OpenBMB ForgeKernel:AI Agent 黑盒优化 22 小时,FlashMLA 提升 9.8%
Equivalent-Grass-527 · reddit · 2026-11-02
OpenBMB 完成了 ForgeKernel Live:在 NVIDIA B200 上进行约 22 小时的自主 GPU kernel 优化。亮点是 agent 在完全黑盒条件下工作——只能执行和跑分官方 FlashMLA,看不到源码、文档或 profiling 信息。关键数据:
- 22 小时自主优化,42 轮迭代产出 32 个 kernel 版本(3 次失败)
- 不到 10 小时(v13)首次超过基线
- 最终 1.098×:472µs vs 518µs,提速 9.8%(图表显示首个 gen-1 kernel 仅 0.971×,前 3 小时从 0.3× 一路爬升)
- 全程人工 0 行代码,22 GPU-小时
已开源优化后的 kernel,以及覆盖 attention、Gated DeltaNet、Kimi Delta Attention、GEMM、卷积的 27 个算子,并放出 ForgeKernel harness 供他人复跑自己的优化实验。这标志着从「AI 写代码」到「AI 对照真实性能测量迭代优化底层 GPU 代码」的转变。
「Infra」频道最新
- 单卡 GPU 花 1.47 美元 OCR 完 14483 页文档，速度达 8.9 页/秒 — vanstriendaniel · 2026-11-02
- Liquid AI 推出端侧模型基准 Pipette,实测设备上哪个模型最快 — JosephJacks_ · 2026-11-02
- theo 称 T3 Code 吞吐量两倍于整个 OpenAI,被指混淆了 token 路由 — scaling01 · 2026-11-02
- GitHub Actions 按分钟向上取整计费,短任务合并可省大量 CI 费用 — DanielLockyer · 2026-11-02
- UBS 曝 Musk Terafab 重构晶圆厂:晶圆仅 25% 时间在加工 — BenBajarin · 2026-11-02
- Unsloth 发布 DeepSeek-V4.1-Flash GGUF，1-bit 版领先其他量化超 10% — solyarisoftware · 2026-11-02