Fable 5手搓首个CUDA「超级内核」,2.5小时狂飙18.7倍

marsbit发布于2026-07-07更新于2026-07-07

文章摘要

在KernelBench-Mega基准测试中,Anthropic的Fable 5模型展现了卓越的GPU编程能力。它通过“纯手搓”CUDA代码,为一项混合解码任务编写了史上首个真正的“超级内核”,即将整个推理流程融合进单个内核一次性执行,极大减少了内核启动开销。在RTX PRO 6000上,其性能达到了基准线的18.7倍,远超Claude Opus 4.8的14.4倍和GPT-5.5的4.34倍,实现断层领先。值得注意的是,其性能优势随上下文长度增加而扩大。 Fable 5的创作过程历时约2.5小时,消耗55万token,其大部分时间用于分析性能上限等前置工作,随后高效优化代码。Anthropic联合创始人Jack Clark将此视为“递归自我提升(RSI)循环”的开端,即AI通过自我优化底层代码,可能形成一个加速自身发展的飞轮。文章同时指出,这种技术飞跃也伴随着对未来的复杂反思,Clark本人亦描绘了一个未来可能因风险而禁绝通用计算的科幻场景,体现了技术进步背后的“撕裂感”。

【导读】AI已经能纯手搓CUDA榨干GPU了!Fable 5狂飙18.7倍登顶,把GPT-5.5甩开4倍多。Anthropic联创直呼:RSI自我进化开始了。

AI竟写出了,史上最快内核!

在全新一轮GPU算子基准测试KernelBench-Mega中,Fable 5表现一骑绝尘。

它在RTX PRO 6000,全程「纯手搓」CUDA,速度狂飙18.7倍。

相比之下,强如Claude Opus 4.8也只跑出14.4倍,而GPT-5.5只有4.34倍。

Fable 5把第二名甩开了整整4倍多的身位,断层领先。

而给这件事下定论的,是Anthropic联合创始人Jack Clark。

他的判断只有一句话,这是「递归自我提升(RSI)循环」的开始。

Fable 5狂飙18.7倍,爆斩GPT-5.5

AI写出全球最快的底层代码,不仅速度碾压人类,甚至在代码的「纯度」上都做到了极致。

要知道,KernelBench-Mega绝不是什么普通的跑分基准。

它考的不再是对单一、孤立算子的修修补补,而是将一整个模型的计算块强行塞入内核,做深度的算子融合——

这次的硬核考题是 02_kimi_linear_decode,一项 Kimi-Linear W4A16 的混合解码任务(4-bit 权重,bf16 激活)。

规则极其严苛:每个模型仅有一次自主会话的机会,以及3小时真实时间的极限压榨。

而Fable 5交出的这份成绩单,简直是将物理极限,直接拍在了对手脸上:

Fable 5:18.71倍

Opus 4.8:14.4倍

GPT-5.5:4.34倍

Sonnet 5:4.0倍

更反直觉的是,上下文越长,它竟然跑得越快!

2K上下文时领17.8倍,8K时扩大到18.9倍,拉长到16K时,直接狂飙到了19.5倍。

要知道,随着上下文拉长,KV Cache必然膨胀,单Token的注意力计算量随之激增。

这通常是解码内核性能「大出血」的重灾区。

但Fable 5极其硬核地把所有计算强塞进「单次启动」(Kernel Launch)中,极大摊薄了固定的屏障同步开销;

同时,其int4的计算效率死死咬住了硬件的内存带宽上限。

结果就是,在别人遭遇瓶颈时,它与基准线的差距不仅没有缩小,反而随着压力的增加越拉越大。

史上首个「真·超级内核」

而真正让圈内人脊背发凉的,还不是这个速度。

Fable 5写出的,是KernelBench-Mega史上第一个真正的「超级内核」(megakernel)。

所谓「超级内核」,就是把整套推理流程压进一个内核里一口气跑完,中间不落地、不切换。

这是GPU编程里,公认最难啃的写法之一。

人类工程师做起来都头大,此前榜单上从没有任何模型真正做出来过。

它到底「纯」在哪?

通过torch.profiler可以看到一个惊人的细节:

解码每一个Token时,Fable 5的内核只启动了「刚好一次」的协作。

int4解量化、卷积、SiLU、KDA门控delta状态、MLA吸收隐变量注意力、MoE路由加top-8专家、各种RMSNorm,甚至连KV缓存的写入——

全都塞进这一次启动里,靠14道网格屏障分阶段跑完。

而其他所有高分模型,全都得把问题拆成4-14次独立的内核启动,才能勉强跑完。

一次,对十四次。

这个差别不是玄学。每启动一次内核,GPU 都要停一停、交接一次,中间的空转都是白白流掉的时间。

别人拆成十几次,Fable 5 却把所有活攒成一次干完。省下的,全是纯粹的性能。

2.5小时,55万Token一次写成

Fable 5写内核的过程,没有一上来就狂敲代码。

整场会话,它用了64%的时间在沉默——安静地给基准线计时、给网格屏障做微基准、推导出一条「每token约29倍字节」的roofline上限。

地址:https://huggingface.co/datasets/Infatoshi/kernelbench-mega-traces/blob/main/20260701_172615_claude_claude-fable-5_02_kimi_linear_decode.jsonl

做完这些功课,它才一口气把整个内核写完,第一次跑分就直接命中14.4倍。

然后,它用最后一个小时删屏障、把int4反量化压榨到几乎「免费」,一路把自己送上18.7倍。

中途试过一次负优化,测完当场回滚,没有半句自我辩解,只认数据。

整个过程:2.5小时,约55万token。

这里,最容易被忽略的一点是——

Fable 5,还只是Anthropic内部模型Claude Mythos的「安全版本」。

「AI自进化」循环,开始了

正因如此,Anthropic联创Jack Clark在最新一期Import AI里,直接下了一个不轻的判断——

这标志着「递归自我提升」(RSI)循环的正式开启。

这一期的副标题,他只留了一句话:这是一个新世界的开端吗?

他的逻辑很直白,能自主开发和优化内核,是做AI研发最底层的输入任务之一。

AI 越会写内核,训练和推理就越快;越快,下一代就越强;越强,写内核又更狠——

这个飞轮一旦转起来,就不太需要人再推了。

Fable 5 不只在「造自己」这件事上领先,它连人类的活也开始接了。

最近,在Remote Labor Index(远程劳动指数)上,AI的完成率从2025 年10月上线时的2.5%,一路涨到了2026年7月。

不到八个月,前沿水平翻了两番还多。

Clark表示,AI拓展自身经济边界的速率,正在全面反超人类重构「比较优势」的速度。

一半狂奔,一半敬畏

有意思的是,就在同一期Import AI的结尾,Jack Clark写了一篇科幻——

一个2050年的世界,「通用计算机」因为太过危险,被人类亲手封禁。

「大坍塌」之后的世界,只剩下用水管、容器和黄铜齿轮,搭起来的模拟计算机,笨拙地运转着——

想预测天气,就得把山脉造成硬件里固定的阻抗结构;

想模拟洪水,就得把电子电路织进真实的河道地形。

写下「RSI循环开始了」的那个人,转头就在想象一个把通用计算关进笼子的世界。

这大概就是,此刻最真实的「撕裂感」:一半是狂奔,一半是敬畏。

一年多前,KernelBench刚发布时,当时最强的OpenAI o1,在最难的任务上只拿到4%。

而今天,AI已经在给自己写驱动了。

人类花了几十年,才把GPU的极限榨到今天这一步。而Fable 5,仅用了2.5小时。

倒计时,或许已经悄悄开始了。

参考资料:

https://x.com/elliotarledge/status/2072814573753975266?s=20

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1uowkp0/fable_5_sits_at_the_top_of_kernelbench_jack_clark/

https://importai.substack.com/p/import-ai-464-fables-writes-gpu-kernels

本文来自微信公众号“新智元”,作者:ASI启示录;编辑:桃子

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相关问答

QFable 5 在 KernelBench-Mega 测试中,性能相较于基准线提升了多少倍?

AFable 5 在测试中性能提升了 18.7 倍。

Q什么是 KernelBench-Mega 测试中提到的“超级内核”(megakernel)?

A“超级内核”是指将模型整个推理流程中的所有计算(如解量化、卷积、激活函数、注意力机制、专家路由、归一化、KV缓存写入等)全部融合并塞进一个单独的 GPU 内核中一次性执行完毕,中间不进行内核切换或数据落地,从而最大化减少内核启动和同步的开销,显著提升性能。

Q根据文章,Anthropic联合创始人Jack Clark对Fable 5的表现有何重要论断?

AAnthropic联合创始人Jack Clark认为,Fable 5能够自主开发优化GPU内核的能力,标志着“递归自我提升(RSI)循环”的正式开启。这意味着AI将能通过优化自身底层代码来加速训练和推理,从而变得更强大,进而又能进行更高效的优化,形成一个自我强化的飞轮。

Q在Fable 5编写CUDA内核的过程中,它花费了大量时间在做什么准备工作?

AFable 5在编写内核前,花费了约64%的时间进行沉默的准备工作,包括为基准线程序计时、对网格屏障做微基准测试、以及推导理论性能上限(如“每token约29倍字节”的roofline上限)。完成这些分析后,它才动手编写代码。

Q文章中提到Fable 5的性能表现随着上下文长度的增加有何变化?这反映了其内核设计的什么优势?

A随着上下文长度从2K增加到8K再到16K,Fable 5的性能提升倍数从17.8倍扩大到18.9倍,进而达到19.5倍。这反直觉的表现反映了其“超级内核”设计的优势:它将所有计算强塞进单次内核启动,极大摊薄了固定的同步开销,并且其int4计算效率能紧紧咬住硬件内存带宽上限,从而在面对因上下文变长而激增的计算量时,性能差距反而拉大。

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