カーネルの手動調整を止める：Neuron エージェント開発が AWS Trainium の最適化を加速する方法

最先端の AI モデルが規模と複雑さを増すにつれ、開発者はあらゆるハードウェアプラットフォームにおいて共通の課題に直面しています。つまり、モデルが動作する半導体から最大限のパフォーマンスと効率性を引き出すにはどうすればよいのかという問いです。世界モデル向けのリアルタイム体験を提供したり、エージェントワークフローにおける推論を深めたり、スケールした推論コストを削減したりする場合でも、ハードウェアが理論上実現可能な性能と、多くのチームが実際に達成している性能との間には依然として大きな隔たりが存在します。このギャップを埋めるための道筋として、カスタムカーネル開発は歴史的に重要な役割を果たしてきましたが、これには深いアーキテクチャの専門知識、手動のプロファイリングワークフロー、そして数少ないチームしか負担できない反復的な最適化サイクルが求められます。 しかし、必ずしもそうである必要はありません。もしすべての機械学習（ML）エンジニアが、チップレベルでの長年の経験なしに、ハードウェアを意識したカーネルの作成、ボトルネックの特定、最適化されたモデルのリリースをパフォーマンスエンジニアとして行えるようになったらどうでしょうか？また、すでに一つのアーキテクチャに精通している開発者が、数ヶ月ではなく数日で別のアーキテクチャにも対応できるようになることが実現できたらどうでしょうか。 本日、AWS Trainium および AWS Inferentia を基盤に開発を行う開発者にとって実現を可能にする AI エージェントとスキルの一覧である「Neuron Agentic Development」機能を発表いたします。最初の機能は、Kiro や Claude におけるコーディングエージェントを強化し、[Neuron Kernel Interface (NKI) カーネル](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/nki/get-started/about/index.html) の作成、デバッグ、プロファイリングを行えるようにします。これにより、ML パフォーマンスエンジニアリングの範囲がチーム内のすべての開発者に拡大されます。他のアーキテクチャからカーネル開発に移行した開発者は Trainium への対応を迅速にスケールでき、チームはアイデアからハードウェア最適化された実装までの時間を短縮できます。かつてはカーネル開発への参入障壁となっていた深いアーキテクチャ知識も、各ステップで開発者をガイドするエージェント型ツールを通じて今や誰でも利用可能になりました。 本稿では、Neuron Agentic Development 機能がどのようにしてカーネル開発ワークフローを加速させるのかについて解説します。 ## The Neuron Agentic Development skills Neuron Agentic Development パッケージは、自然なカーネル開発パイプライン（**記述 → デバッグ → プロファイリング → 分析**）に沿った 5 つの専門スキルを提供します。これらのスキルは、特定のタスクに対して個別に呼び出すことも、neuron-nki-agent を用いて連鎖させることで、リクエストに基づいて適切なワークフローを自動選択することも可能です。利用するには、これらのスキルを agentic IDE のスキルディレクトリに追加してください。例えば、VS Code、Cursor、Kiro などの任意の IDE では、.kiro/skills または .claude/skills ディレクトリにスキルを追加し、エージェントが利用できるようにします。なお、これらのスキルは Trainium ベースの Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス上で実行する必要があります。 ## Kernel authoring neuron-nki-writing スキルは、NKI カーネルを作成するための出発点です。このスキルは、PyTorch、NumPy、または自然言語による記述を、正しい NKI コードに変換します。具体的には、ハードウェアの制約（128 パーティション次元や 512/4096 PSUM フリー次元など）を尊重するタイリング戦略、メモリアクセスパターン、明示的な dst パラメータを持つ計算操作、DMA サイズ指定と SBUF の再利用に関する効率化ガイドラインなどをカバーしています。このスキルはタスクの複雑度を分類し、必要な参照情報のみを読み込みます。 ## デバッグ neuron-nki-debugging スキルは、Trainium および Inferentia ハードウェア上での NKI コンパイルおよび実行エラーを解決するための体系的なワークフローを提供します。具体的には、正しい --target フラグを使用した環境設定、28 種類の NCC エラーコードすべてを分類したインデックスによるコンパイラエラーの解決、CPU で計算された参照値との数値検証などをカバーしています。 ## プロファイリングと分析 neuron-nki-profiling スキルは、ハードウェア上での実行プロファイルをキャプチャします。これは、ランタイム検査用の環境変数を設定し、カーネルを実行し、適切な Neuron Execution File Format (NEFF) を特定し、DMA レベルの詳細を示す DGE (DMA Graph Engine) 通知を含む neuron-explorer でトレースをキャプチャする処理を行います。また、JSON メトリクスを抽出し、neuron-nki-profile-querying が消費するための NEFF ファイルを生成します。 neuron-nki-profile-querying スキルは、NEFF および NTFF ファイルを取り込み、SQL クエリを実行してパフォーマンスの上限を計算し、ボトルネックとなるエンジンを特定し、非効率性を特定の NKI ソース行に局在化させます。このスキルは 3 つの分析アプローチをサポートしています：neuron-explorer API サーバー、parquet 上の直接 DuckDB、またはカスタム計算用の pandas です。 ## ドキュメンテーション neuron-nki-docs スキルは開発全体で使用されます。作成時には API 署名とチュートリアルを提供し、デバッグ時にはエラーコードを解説し、プロファイリング時にはハードウェアアーキテクチャの詳細を明確にします。特定の nisa.* または nl.* API について質問する、エラーコードを検索する、チュートリアルを見つける、または Trainium 1, 2, および 3 のアーキテクチャガイドを閲覧してください。 ## エージェント スキルが個々のタスクのための構築ブロックを提供する一方で、エージェントは複数のスキルを組み合わせて自律的なワークフローを実現します。各エージェントは、多段階の開発シナリオをエンドツーエンドで処理する専門のペルソナです。 - neuron-nki-agent は NKI 開発のための統一されたエントリーポイントです。このエージェントは、ユーザーの要求（カーネル作成、デバッグ、プロファイリング、またはドキュメント参照）に基づいて適切なワークフローを自動的に選択し、関連するスキルをオーケストレーションします。これがデフォルトの開始地点となります。 - neuron-nki-writing-agent は、カーネル作成に専念したエージェントです。PyTorch、NumPy、あるいは自然言語による記述を NKI コードに変換し、既存のカーネルに対する修正も処理します。 - neuron-nki-debugging-agent は、エラー分析を行い、ドキュメントから解決策を検索して修正を適用することで、コンパイラーエラーを自律的に解決します。このエージェントは最大 10 回の反復を追跡し、行き詰まった場合には段階的にプロセスを簡素化します。 - neuron-nki-docs-agent は、API シグネチャ、エラーコードの説明、チュートリアル、アーキテクチャの詳細などを扱う軽量なドキュメントナビゲーターです。 - neuron-nki-profile-analysis-agent は、パフォーマンスのボトルネックを特定するために 2 つの独立したスキルを実行します。まず、neuron-nki-profile スキルを使用してハードウェア上で実行プロファイルを取得します。具体的には環境変数を設定し、カーネルを実行して NEFF（Neural Engine Execution Flow File）を特定した後、neuron-explorer を用いてキャプチャを行い、プロファイル用の parquet ファイルを生成します。次に、neuron-nki-profile-querying スキルを使用してこれらの parquet ファイルに対して SQL クエリを実行し、パフォーマンスの上限を計算し、ボトルネックとなるエンジンや非効率性が生じている特定の NKI ソースコード行を特定します。 ## 実践への導入：カスタムソフトマックスカーネルの最適化 以下の手順では、これらのエージェント機能が実際にどのように連携して動作するかを示します。ここでは2つのカーネルを探索します。1 つと 2 のステップでソフトマックスカーネルを、3 と 4 のステップで SwiGLU カーネルを取り上げ、実世界のワークロードにおけるプロファイリングのデモンストレーションを行います。 推論パイプラインにおいてボトルネックとなっている PyTorch のソフトマックス演算があり、これを先行するスケール操作と融合させるためにカスタム NKI カーネル（Neuron Kernel Interface）を作成したいと仮定します。 ## ステップ 0：インスタンスと環境のセットアップ すぐに使い始めるには以下の手順を実行してください。 - AWS MLCBs を通じて trn2.3xlarge インスタンスを起動し、AWS Neuron Deep Learning AMI（DLAMI）を使用します。ここでは例として São Paulo (sa-east-1) と Melbourne (ap-southeast-4) の AWS リージョンを使用しています。他のサポート対象リージョンについては、Trainium の完全な利用可能リストをご参照ください。 - SSH を使用してインスタンスに接続します。 - Kiro をインストールします： curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash - neuron-agentic-development リポジトリの指示に従って、Neuron Agentic Development スキルをインストールします。 注記：trn2.3xlarge インスタンスは稼働中に時間課金が発生します。この手順が完了したらインスタンスを終了して、継続的なコストを回避してください。 より詳細なインスタンスセットアップおよび設定手順については、[Neuron DLAMI セットアップガイド](https://awsdocs-neuron.readthedocs-hosted.com/en/latest/setup/pytorch/dlami.html) を参照してください。 リモートターミナルから、neuron デバイスが認識されていることを確認します。 # Neuron デバイスが認識されていることを確認する neuron-ls # neuron-explorer が利用可能であることを確認する which neuron-explorer && neuron-explorer --version DLAMI には、以下の場所に事前インストールされた仮想環境が含まれています: ~opt/aws_neuronx_venv_pytorch_2_9 以下のようにしてこれをアクティブ化します: source ~opt/aws_neuronx_venv_pytorch_2_9/bin/activate 環境設定が完了したら、以下のコマンドを実行することでカーネルの開発を開始できます: kiro-cli --agent neuron-nki-agent ## ステップ 1: カーネルの記述 対話型 Kiro CLI セッションで、以下のプロンプトを入力します。「bfloat16 で入力形状 [batch, seq_len, hidden_dim] の最後の次元に沿ってスケーリングされたソフトマックス（softmax(x * scale)）を計算する NKI カーネルを作成してください」と。 エージェントは、ハードウェアアクセラレーションされた exp 演算に nisa.activation(np.exp, ...) を使用し、数値的安定性を確保するために float32 での累積処理を行い、自由次元全体で適切なタイリングを行うことで、完全な 3 パス（行ごとの最大値計算、指数和の計算、正規化）カーネルを生成します。また、設計上の判断理由についても説明を行います：1 つのプログラムインスタンスが各行に対応し、P_MAX=128 は 128 パーティションというハードウェア制限に一致し、F_MAX=2048 は Trainium における 2048 要素の自由次元制限に一致し、出力は bfloat16 にキャストされます。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-1.png) 図 1: NKI エージェントによるカーネルの作成。 ## ステップ 2: ハードウェア上でのデバッグ エージェントにカーネルの実行を依頼し、PyTorch のリファレンスとの数値的整合性を検証してください。 エージェントは即座に障害に直面します：nisa.tensor_tensor はリダクション結果を自動的にブロードキャストしないため、行ごとの最大値と合計値を隠れ次元全体に直接適用できません。エージェントは NKI 参照パターンを照会し、正しいブロードキャストメカニズム（.ap() を介したストライド 0 アクセスビュー）を特定し、カーネルをそれに応じて書き直します。 修正されたカーネルをインスタンスに同期してオンデバイスで実行した後： PASS: shape=(2, 128, 512), max_diff=0.000008 PASS: shape=(4, 256, 1024), max_diff=0.000004 PASS: shape=(1, 1, 64), max_diff=0.000061 PASS: shape=(2, 300, 768), max_diff=0.000007 すべてのテストに合格しました。 4 つのケースすべてが、最大誤差が bfloat16 の許容範囲（bfloat16 tolerance）を十分に下回ることでパスし、カーネルが実際の Trainium ハードウェア上で数値的に正しいことが確認されました。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-2.png) 図 2: NKI エージェントが自身のミスをデバッグしている様子。 ## ステップ 3：カーネル実行のプロファイリングと分析 カーネルがコンパイルされ数値的に正しい結果を生成した後、次のステップはハードウェア上で実行をプロファイルし、パフォーマンスのボトルネックを特定して最適化を導くことです。 実世界のワークロードにおけるプロファイリングと分析を実証するため、このステップでは大規模言語モデル（LLM）で一般的なモジュールである SwiGLU MLP カーネルを使用します。 エージェントに SwiGLU カーネルを指し示してプロファイルの分析を依頼します。まず、エージェントはカーネルを NEFF にコンパイルし、neuron-explorer を通じて NTFF トレースを取得します。その後、カーネルに対する二部構成の調査を開始し、最初にカーネルレベルの統計情報と性能限界を確認し、次に命令実行レベルでプロファイルを照会することで、特定の非効率性を深く掘り下げます。 まずエージェントは取得したプロファイルに対して完全な境界分析を実行し、調査する価値のある複数のギャップを発見します： ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-3.png) 図 3: NKI エージェントがカーネルの要約統計情報を抽出し、性能限界を計算します。 調査する価値のある複数のギャップが見つかりました。TE エンジン（Tensor Engine）が実行を支配しており非効率的です。また、大きなアイドルギャップが存在するため、最も可能性の高い依存関係である DMA エンジン（Direct Memory Access engine）の調査に値する可能性があります。そこでは、冗長かつ非効率な作業を確認できます。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-4.png) 図 4: NKI エージェントがプロファイル内の非効率性を調査し、分析結果を提供します。 これらの調査により、ギャップの監査と実行可能な最適化方向の優先順位付けが可能になります。ボトルネックエンジン（Tensor Engine）の非効率性が最適化の最優先対象となるはずでしたが、エージェントは NKI の行列乗算命令がすでに最大効率に近い状態で動作していることを発見しました。一方、DMA 命令は目標サイズを大幅に下回っており（非効率）、入力データを 8 回も再読み込みしていること（冗長）も判明しました。さらに、最適化されていない転送の原因となっている NKI コードの正確な 3 行も特定できました。これらの行に対処することで、TE のアイドルギャップが縮小し、カーネルレイテンシが改善される可能性があります。 ## 知っておくべき事項 Neuron Agentic Development のスキルやエージェントを使用する際は、以下の考慮事項を心に留めておいてください。 - プロファイリングおよびデバッグのスキルには、実際の Trainium または Inferentia ベースのインスタンス上での実行が必要です。 - 記述およびドキュメント作成のスキルは、どこでも動作します。 - すべてのスキルは現在の NKI Beta 3 API を対象としています。これらのスキルは、適切な --target フラグを使用して Trainium1（gen2）、Trainium2（gen3）、および Trainium 3（gen4）をサポートしています。 - スキルとエージェントは連携して動作するように設計されています。トップレベルのエージェントは必要に応じてプロファイリングおよびデバッグのスキルを自動的に呼び出します。 ## クリーンアップ 継続的な課金を避けるために、ステップ 0 で作成した trn2.3xlarge インスタンスを終了してください。これは AWS Management Console（**EC2 > Instances**、インスタンスを選択し、**Instance state > Terminate**）を通じて行うか、以下のコマンドを実行することで可能です： aws ec2 terminate-instances --instance-ids コンソールを閉じる前に、インスタンスの状態が「terminated」と表示されていることを確認してください。 ## 次のステップ カーネルの作成とプロファイリングのスキルは、Trainium 上で高性能なカーネルを書くための障壁を下げるものですが、これはより広範なビジョンの一部に過ぎません。 現在、開発者はプロファイリングからの洞察を用いて、次のカーネル編集ラウンドを導いています。この反復サイクル（プロファイル、診断、リファクタリング、再プロファイル）が最も時間を要する部分です。私たちは、このループを完全に自律型（アジェンティック）にしたいと考えています。例えば、開発者が各プロファイリング結果を解釈して次の修正を手作業で作成する必要なく、エージェントがパフォーマンス目標を満たすまでカーネルに対して自律的に反復処理を行うような仕組みです。 また、パフォーマンス開発者からは、カスタムカーネルはより大きな課題の一部に過ぎないという声も聞いています。開発者は、モデルコードや構文の移植、オペレータのギャップ解消、モデルレベルでの最適化適用、大規模な環境における正しさの検証といったことを気にすることなく、Trainium 上でモデルを実行したいと考えています。私たちは、このより広範な課題に対しても、同じく自律型のアプローチを導入したいと考えています。 要するに、私たちのビジョンは、Trainium と Neuron SDK を用いてフロンティアモデルの次のイノベーションを支援し、新しいモデルアーキテクチャの実験から大規模な本番環境でのモデル実行に至るまで、幅広いユースケースにおいて最高のコストパフォーマンスを実現するために、Neuron Agentic Development の一連の機能を活用することです。 これらの機能が成熟するにつれて、さらに多くの情報を共有していきます。今日利用可能な機能から始めたい場合は、[Neuron Agentic Development GitHub リポジトリ](https://github.com/aws-neuron/neuron-agentic-development) をご覧ください。 ## 一緒に作りましょう Neuron Agentic Development の機能は現在利用可能です。今すぐ始めましょう：[neuron-agentic-development](https://github.com/aws-neuron/neuron-agentic-development) リポジトリをクローンし、数分で最初の NKI カーネル（Neuron Kernel Interface）を作成してください。 以下がその入り口です： - neuron-nki-agent から始めましょう。これはあなたのリクエストに基づいて適切なワークフローを選択し、エンドツーエンドで完全な自律型体験を提供します。 - スキル例を実行しましょう。個々のスキルを直接呼び出す（例えば、/neuron-nki-writing）ことで特定のタスクに集中したり、カーネルが正しい結果を生成した後、/neuron-nki-profiling と /neuron-nki-profile-querying をチェーンして実行したりできます。 - 問題が発生した場合やアイデアがある場合は、GitHub のイシューを開いてください。私たちはコミュニティと共に積極的に開発を進めており、必ず返信いたします。 - フィードバックを提供しましょう。PR（プルリクエスト）を提出し、あなたが構築したカーネルを共有して、これらのツールをみんなのためにより良くするお手伝いをしてください。 私たちはこれらをオープンな形で構築しています。なぜなら、最高の開発者ツールはそれらを利用する開発者によって形作られるからです。一緒に作りましょう。 ## 著者について ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-5.png) ## Josh Longenecker Josh は AWS の Annapurna Labs ソリューションアーキテクトであり、顧客と協力して Trainium 上で AI/ML ソリューションの設計と展開を行っています。彼は Neuron Data Science Expert TFC のメンバーでもあり、急速に進化する AI の分野で境界を押し広げることに情熱を注いでいます。仕事以外では、ジムに通ったり、屋外で過ごしたり、家族との時間を大切にしています。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/05/20/ML-20937-6.png) ## John Liu John は

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