课程 ID: 19243
描述:
话题概述:
随着大模型代码生成能力的持续提升，特别是在自动化编程与系统级优化方向的快速演进，AI 正在从简单代码补全工具发展为能够参与底层系统开发的智能工程助手。在这一趋势下，算子（Kernel）开发逐渐成为制约多芯片 AI 系统性能与可扩展性的关键瓶颈。传统算子开发依赖人工经验，开发周期长、调优成本高，且在多种国产 AI 芯片架构并存的背景下，算子迁移与性能优化难度显著增加。基于这一背景，我们设计并实现了 **KernelGen 2.0** 系统，旨在构建一套面向多芯片环境的自动化算子生成与优化平台。
KernelGen 2.0 以主流 AI 编程工具为入口，构建了由 **Skills（算子生成、算子特化、算子优化与自动迭代优化）**、**MCP 工具层** 以及 **多芯片执行平台** 组成的分层架构，实现从算子需求输入到高性能 Kernel 生成的自动化闭环流程。在本次分享中，我们将重点介绍 KernelGen 2.0 的系统架构设计、关键技术路径以及多芯片适配与自动优化实践经验，包括如何通过模型驱动的迭代优化机制持续提升算子性能，以及如何构建可复用的算子知识与优化策略体系。
目前，KernelGen 2.0 已在多个典型算子场景中完成验证，实现了算子开发流程的显著提速，并在部分算子上获得了稳定的性能提升，有效降低了多芯片环境下的开发与维护成本。通过本次分享，希望为构建面向未来 AI 系统的软件基础设施提供一种可落地的自动化工程实践方案。
演讲题纲:
一、背景与挑战
大模型推动算子需求激增，多芯片部署复杂度高
传统算子开发依赖人工，周期长、适配难、性能优化难
核心问题：如何构建自动化、可扩展、面向多芯片的算子生成与优化体系
二、KernelGen 2.0 系统设计理念
从人工开发 → 模板生成 → 大模型驱动生成 → 自动优化闭环
核心目标：自动生成高质量 Kernel，支持多芯片，持续优化，降低开发门槛
三、系统架构
工具层：ClaudeCode、VSCode、Cursor、OpenClaw
Skills 层：算子生成、特化、优化、自动迭代
MCP 层：统一接口、编译、执行、性能采集
硬件层：多 GPU/NPU 与国产 AI 芯片适配
强调多层解耦、扩展性和跨硬件迁移能力
四、关键技术机制
自动生成：算子描述 → 高性能 Kernel
性能分析与瓶颈定位：memory/compute bound 分析
自动迭代优化：运行→分析→修改→重新执行的闭环
算子特化：针对不同输入规模生成最优 Kernel
五、实践案例（5 min）
典型算子优化：matmul/reduction/elementwise
优化效果：开发周期缩短、性能稳定提升
多芯片迁移：同一算子在不同硬件上快速适配
六、工程价值与未来展望
工程价值：效率提升、性能优化闭环、知识沉淀
未来展望：AI 驱动算子库、自动算子图优化、多目标智能优化
话题亮点：
面向多芯片环境的自动化 Kernel 生成闭环体系
提出从算子需求输入、Kernel 自动生成、性能分析到自动迭代优化的完整技术闭环，显著降低传统人工开发与调优成本，实现算子开发流程的系统化与标准化。
基于大模型驱动的算子特化与持续优化机制
利用大模型代码生成与推理能力，实现算子在不同输入规模、不同硬件架构下的自动特化与优化，突破传统静态算子开发方式，提升性能适配效率。
统一的 Skills + MCP + 多芯片分层架构设计
构建从开发工具入口到多芯片执行平台的四层架构，使算子生成、调优与执行解耦，具备良好的扩展性与可迁移能力，支持多种国产 AI 芯片的快速接入。
面向真实工程场景的算子知识库与优化经验沉淀
在实际算子开发过程中持续积累性能分析方法、优化策略与调优路径，形成可复用的算子知识资产，为后续自动化优化与大规模部署提供基础。
显著缩短算子开发周期并提升性能稳定性
在典型算子实践中，实现从人工周级开发缩短到小时级自动生成与优化，同时在多轮迭代中获得稳定的性能提升，显著提升工程效率与系统可靠性。
面向未来 AI 系统的软件基础设施能力探索
KernelGen 2.0 不仅是单一工具，而是面向 AI 编译与系统软件演进方向的一种新范式，为构建自动化、高性能、多硬件协同的 AI 软件基础设施提供可落地路径。