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NVIDIA（米カリフォルニア州サンタクララ）は、GPUカーネルをPython版「cuTile」からJulia向け「cuTile.jl」へ変換するワークフローとAIスキルを公開した。GPU開発における移植作業の効率化を狙う。

cuTile.jlは、CUDA C++を用いずにJulia上でタイルベースGPUカーネルを記述できる仕組みで、科学計算や物理シミュレーションなど高性能計算分野での利用を想定しているという。

公開されたワークフローでは、行列積やSoftmax処理を例に、PythonとJulia間で異なるインデックス体系やメモリ配置、ブロードキャスト構文などの差異に対応する変換ルールを整理。誤変換によるデータ破損防止を重視した構成としている。

また、TileGym内に実装されたAIエージェント向けスキルでは、API対応表や検証スクリプト、デバッグガイドなどを組み込み、GPUカーネル変換を半自動化。NVIDIAは、AIを活用した正確なシステムコード生成の実践例になるとしている。