允中 发自 凹非寺

国产算力基建跑了这样多年，寰球最面孔的逻辑一直没变：芯片够不够多？

但对斥地者来说，真是扎心的问题其实是：好不好使？

淌若把AI斥地比作作念饭，咫尺的狼狈是——

国产锅（硬件）天然越来越多了，但大部分大厨如故只习气用那套入口调料包（生态）。

这恰是当下AI落地最真实的一幕。

模子层似锦似锦，底层却隐忧重重。寰球在参数范畴上轮替刷新记载，回及其来却发现，最难懂脱的如故那套还是前途骨子里的斥地经过。

△图片由AI生成

算力仅仅垫脚石，真是的赢输手，是那段算法与硬件之间的“翻译权”。

说白了，淌若拿不到这支“翻译笔”，再强悍的国产硬件，也只可像是一座无法与外界疏通的孤岛。

终于，阿谁闪斥地者喊了无数次“全国苦CUDA久矣”的僵局，咫尺迎来了一个不一样的国产谜底。

KernelCAT：意象加快大众级别的Agent

这几年，AI鸿沟的侵扰简直是肉眼可见的。

模子在密集发布，诳骗数据捏续走高，看上去一切齐在加快上前。

但在工程现场，感受却更复杂。

真是制约落地效果的，并不是模子智商自身，而是底层软件生态的熏陶度。

硬件取舍一多，问题反而围聚暴线路来：移动老本高，适配周期长，性能开释不安然。许多模子即便具备要求切换算力平台，最终也会被算子因循和器用链完好度挡在门外。

这让一个事实变得越来越明晰——冲突口不在堆更多算力，而在买通算法到硬件之间那段最容易被疏远的工程链路，把芯片的表面性能真是升沉为可用性能。

其中最关节的一环，恰是高性能算子的斥地。

算子（Kernel），是调处AI算法与意象芯片的“翻译官”：它将算法升沉为硬件可实施的指示，决定了AI模子的推理速率、能耗与兼容性。

算子斥地不错被领路为内核级别的编程职责，咫尺行业仍停留在“手职责坊”期间——斥地过程相配依赖顶尖工程师的教养与反复试错，周期动辄数月，性能调优如同在迷雾中摸索。

若把斥地大模子诳骗比作“在精装修的样板间里摆放居品”，那么编写底层算子的难度，无异于“在深海中戴着千里重的手铐，徒手拼装一块精密机械表”。

但淌若，让AI来斥地算子呢？

传统大模子或学问增强型Agent在此类任务眼前通常力不从心。因为它们擅长模式匹配，却难以领路复杂意象任务中的物理料理、内存布局与并行退换逻辑。

独一超过教养式推理，深刻建模问题本色，才气兑现真是的“智能级”优化。

恰是在这一“地狱级”手艺挑战下，KernelCAT应时而生。

△终局版

具体来看，KernelCAT是一款腹地启动的AI Agent，它不仅是深耕算子斥地和模子移动的“意象加快大众”，也未必胜任平日通用的全栈斥地任务，提供了CLI终局号召行版与粗略桌面版两种方式供斥地者使用。

不同于仅聚焦特定任务的器用型Agent，KernelCAT具备塌实的通用编程智商——不仅能领路、生成和优化内核级别代码，也能处理惯例软件工程任务，如环境确立、依赖管理、差错会诊与剧本编写，从而在复杂场景中兑现端到端自主闭环。

△桌面版

为国产芯片生态写高性能算子

在算子斥地中，有一类问题很像“调参”——靠近几十上百种参数或计谋组合，工程师需要找出让算子跑得最快的那一组确立。

传统作念法靠教养试错，费时致力于，何况还容易踩坑。

KernelCAT的想路是——引入运筹优化，把“找最优参数”这件事交给算法，让算法去探索调优空间并拘谨到最好决策。

以昇腾芯片上的FlashAttentionScore算子为例，KernelCAT在昇腾官方示例代码上，不错自动对该算子的分块参数调优问题进走运筹学建模，并使用数学优化算法求解，在十几轮迭代后就锁定了最优确立，kaiyun sports在多种输入尺寸下延长诽谤最高可达22%，费解量进步最高近30%，何况总共这个词过程无需东说念主工骚扰。

这恰是KernelCAT的特有之处：它不仅具备大模子的智能，未必领路代码、生成决策；还领有运筹优化算法的严谨，未必系统搜索并拘谨到最优解。

智能与算法的市欢，让算子调优既无邪，又有托付保险。

在对KernelCAT的另一场测试中，该团队选取了7个不同范畴的向量加法任务，测试看法明确——

即在华为昇腾平台上，获胜对比华为开源算子、“黑盒”封装的生意化算子与KernelCAT自研算子兑现的实施效果。

遗弃相同令东说念主激越，在这个案例的7个测试范畴中，KernelCAT给出的算子版人道能均赢得起首上风，且任务完成仅用时10分钟。

这意味着，即便靠近经过生意级调优的闭源兑现，KernelCAT所遴选的优化形势仍具备一定竞争力。

这不仅是数值层面的到手，更是国产AI Agent在算子鸿沟完成的一次自证。

莫得坚不行破的生态，包括CUDA

全球范围内，咫尺越过90%的不毛AI查考任务启动于英伟达GPU之上，推理占比亦达80%以上；其斥地者生态遮蔽超590万用户，算子库范畴逾400个，深度镶嵌90%顶级AI学术论文的兑现经过。

黄仁勋曾言：

咱们创立英伟达，是为了加快软件，芯片遐想反而是次要的。

这句话揭示了一个关节真相：在当代意象体系中，软件才是真是的护城河。

英伟达的捏续起首，源于其从底层算法开赴、解析架构与编程模子的全栈掌控智商。

参考AMD的历史教养，即使在架构与制程上具备充足的竞争力，阑珊熏陶的生态系统也仍然难以撼动英伟达的地位。

这类案例明晰地标明，模子性能并不简短等价于算力范畴的堆叠，而是取决于算法遐想、算子兑现与硬件特点的协同进程。当算子实足熏陶，硬件后劲才气被真是开释。

沿着这条想路，KernelCAT团队围绕模子在原土算力平台上的高效移动，进行了系统性的工程探索。

以DeepSeek-OCR-2模子在华为昇腾910B2 NPU上的部署为例，KernelCAT展示了一种全新的职责范式：

挣扎“版腹地狱”：KernelCAT对任务看法和收尾要求有着深度领路，基于DeepSeek-OCR-2官方的CUDA兑现，通过精确的依赖识别和补丁注入，惩处了vLLM、torch和torch_npu的各个依赖库间版块互锁的三角矛盾，硬生生从零搭建起了一套安然的坐褥环境，市欢基础Docker镜像即可兑现模子的开箱即用。

准确修补：它犀利地识别出原版vLLM的MOE层依赖CUDA专有的操作，和vllm-ascend提供的Ascend原生MOE兑现，并飘摇通过插件包进行调用替换，让模子在国产芯片上“说上了母语”。

兑现35倍加快：在引入vllm-ascend原生MOE兑现补丁后，vLLM在高并发下的费解量飙升至550.45toks/s，比较Transformers决策兑现了35倍加快，且在连接优化中。

无需东说念主工多数介入：在这种复杂任务看法下，KernelCAT不错我方计算和完成任务，无需研发提供多数领导词疏导模子职责。

这意味着，正本需要顶尖工程师团队破耗数周才气完成进行的适配职责，咫尺不错缩小至小时级（包含模子下载、环境构建的时辰）。

与此同期，它让国产芯片从“能跑”到“飞起”，兑现了35倍的加快。

也即是说，KernelCAT让国产芯片不再是被“封印”的算力废铁，而是不错通过深度工程优化，承载顶级多模态模子推理任务的性能引擎。

“全国苦CUDA久矣”——这句话曾是无奈的自嘲，如今正成为看成的军号。

KernelCAT所代表的，不仅仅一个AI Agent新范式的出现，更是一种底层智商成立形势的转向：

从依赖既有生态，到构建未必自我演进的意象基础。

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