7 小时冲上 GPU 内核挑战赛第 2:开源 Auto-research agent 实战
sguada · x · 2026-10-27
RohanArun(CUDA 老兵,持有 GPGPU 专利)开源了一套 Auto-research agent harness,用它 7 小时就冲进 Muse Open Kernel Challenge 排行榜前 2。
要点:
- 该项目是 macOS 原生的 auto-research harness,基于 Codex 和 Claude Code,选一个开放研究项目按下 Play 即可自动迭代
- 参赛无需自备 GPU:每个榜单每天可提交 30 个方案,由官方 GPU 运行,目标是先超过 SGLang baseline,再让模型持续提出新思路测试
- 作者强调进前 10 后很难再赢,需要大量真实 GPU 实验
- 他还分享早年经历:2009 年起做 CUDA 优化,曾用「对数据做卷积以适配 warp」这类非常规技巧把科学计算函数提速 1000 倍
仓库 MIT 协议开源,这套玩法也可以迁移到自己的私有推理栈上做内核优化。
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