Компания Databricks заняла первое место в бенчмарке NVIDIA B200 SOL-ExecBench, применив автономных ИИ-агентов для оптимизации ядер графических процессоров. Об этом сообщили представители компании и исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Университетского колледжа Лондона (UCL).
Databricks стала лидером рейтинга NVIDIA B200 SOL-ExecBench — бенчмарка, оценивающего производительность графических процессоров в задачах высокопроизводительных вычислений. Достижение стало результатом использования автономных ИИ-агентов, которые самостоятельно оптимизируют GPU-ядра без вмешательства человека.
По словам технического директора Databricks Матеи Захарии (Matei Zaharia), подход основан на технологии, разработанной совместно с исследователями из MIT и UCL. ИИ-агенты анализируют код ядер, выявляют узкие места и предлагают улучшения, которые затем автоматически тестируются и внедряются. «Это позволяет сократить время оптимизации с недель до часов», — отметил Захария.
Результаты тестирования показали, что решения Databricks превзошли аналогичные разработки других компаний, включая традиционные методы ручной оптимизации. В частности, на бенчмарке B200 SOL-ExecBench система продемонстрировала прирост производительности до 15% по сравнению с предыдущими лидерами рейтинга.
Исследователи подчеркивают, что автономные ИИ-агенты могут стать новым стандартом в оптимизации аппаратного обеспечения, особенно в условиях растущего спроса на вычислительные мощности для обучения моделей машинного обучения. Технология уже применяется в Databricks для ускорения работы с большими данными и моделями глубокого обучения.
Источники: X-пост Матеи Захарии (Matei Zaharia), 2 июля 2026; блог Databricks.