允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

國產(chǎn)算力基建跑了這么多年，大家最關(guān)心的邏輯一直沒變：芯片夠不夠多？

但對開發(fā)者來說，真正扎心的問題其實(shí)是：好不好使？

如果把AI開發(fā)比作做飯，現(xiàn)在的尷尬是——

國產(chǎn)鍋（硬件）雖然越來越多了，但大部分大廚還是只習(xí)慣用那套進(jìn)口調(diào)料包（生態(tài)）

這正是當(dāng)下AI落地最真實(shí)的一幕。

模型層繁花似錦，底層卻隱憂重重。大家在參數(shù)規(guī)模上輪番刷新紀(jì)錄，回過頭來卻發(fā)現(xiàn)，最難擺脫的還是那套已經(jīng)長進(jìn)骨子里的開發(fā)流程。

△圖片由AI生成

算力只是敲門磚，真正的勝負(fù)手，是那段算法與硬件之間的“翻譯權(quán)”

說白了，如果拿不到這支“翻譯筆”，再強(qiáng)悍的國產(chǎn)硬件，也只能像是一座無法與外界溝通的孤島。

終于，那個(gè)讓開發(fā)者喊了無數(shù)次“天下苦CUDA久矣”的僵局，現(xiàn)在迎來了一個(gè)不一樣的國產(chǎn)答案

KernelCAT：計(jì)算加速專家級(jí)別的Agent

這幾年，AI領(lǐng)域的熱鬧幾乎是肉眼可見的。

模型在密集發(fā)布，應(yīng)用數(shù)據(jù)持續(xù)走高，看上去一切都在加速向前。

但在工程現(xiàn)場，感受卻更復(fù)雜。

真正制約落地效率的，并不是模型能力本身，而是底層軟件生態(tài)的成熟度。

硬件選擇一多，問題反而集中暴露出來：遷移成本高，適配周期長，性能釋放不穩(wěn)定。很多模型即便具備條件切換算力平臺(tái)，最終也會(huì)被算子支持和工具鏈完整度擋在門外。

這讓一個(gè)事實(shí)變得越來越清晰——突破口不在堆更多算力，而在打通算法到硬件之間那段最容易被忽視的工程鏈路，把芯片的理論性能真正轉(zhuǎn)化為可用性能。

其中最關(guān)鍵的一環(huán)，正是高性能算子的開發(fā)

算子（Kernel），是連接AI算法與計(jì)算芯片的“翻譯官”：它將算法轉(zhuǎn)化為硬件可執(zhí)行的指令，決定了AI模型的推理速度、能耗與兼容性。

算子開發(fā)可以被理解為內(nèi)核級(jí)別的編程工作，目前行業(yè)仍停留在“手工作坊”時(shí)代——開發(fā)過程極度依賴頂尖工程師的經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)試錯(cuò)，周期動(dòng)輒數(shù)月，性能調(diào)優(yōu)如同在迷霧中摸索。

若把開發(fā)大模型應(yīng)用比作“在精裝修的樣板間里擺放家具”，那么編寫底層算子的難度，無異于“在深海中戴著沉重的手銬，徒手組裝一塊精密機(jī)械表”。

但如果，讓AI來開發(fā)算子呢？

傳統(tǒng)大模型或知識(shí)增強(qiáng)型Agent在此類任務(wù)面前往往力不從心。因?yàn)樗鼈兩瞄L模式匹配，卻難以理解復(fù)雜計(jì)算任務(wù)中的物理約束、內(nèi)存布局與并行調(diào)度邏輯。

唯有超越經(jīng)驗(yàn)式推理，深入建模問題本質(zhì)，才能實(shí)現(xiàn)真正的“智能級(jí)”優(yōu)化。

正是在這一“地獄級(jí)”技術(shù)挑戰(zhàn)下，KernelCAT應(yīng)運(yùn)而生。

△終端版

具體來看，KernelCAT是一款本地運(yùn)行的AI Agent，它不僅是深耕算子開發(fā)和模型遷移的“計(jì)算加速專家”，也能夠勝任日常通用的全棧開發(fā)任務(wù)，提供了CLI終端命令行版與簡潔桌面版兩種形態(tài)供開發(fā)者使用。

不同于僅聚焦特定任務(wù)的工具型Agent，KernelCAT具備扎實(shí)的通用編程能力——不僅能理解、生成和優(yōu)化內(nèi)核級(jí)別代碼，也能處理常規(guī)軟件工程任務(wù)，如環(huán)境配置、依賴管理、錯(cuò)誤診斷與腳本編寫，從而在復(fù)雜場景中實(shí)現(xiàn)端到端自主閉環(huán)。

△桌面版

為國產(chǎn)芯片生態(tài)寫高性能算子

在算子開發(fā)中，有一類問題很像“調(diào)參”——面對幾十上百種參數(shù)或策略組合，工程師需要找出讓算子跑得最快的那一組配置。

傳統(tǒng)做法靠經(jīng)驗(yàn)試錯(cuò)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且還容易踩坑。

KernelCAT的思路是——引入運(yùn)籌優(yōu)化，把“找最優(yōu)參數(shù)”這件事交給算法，讓算法去探索調(diào)優(yōu)空間并收斂到最佳方案

以昇騰芯片上的FlashAttentionScore算子為例，KernelCAT在昇騰官方示例代碼上，可以自動(dòng)對該算子的分塊參數(shù)調(diào)優(yōu)問題進(jìn)行運(yùn)籌學(xué)建模，并使用數(shù)學(xué)優(yōu)化算法求解，在十幾輪迭代后就鎖定了最優(yōu)配置，在多種輸入尺寸下延遲降低最高可達(dá)22%，吞吐量提升最高近30%，而且整個(gè)過程無需人工干預(yù)。

這正是KernelCAT的獨(dú)特之處：它不僅具備大模型的智能，能夠理解代碼、生成方案；還擁有運(yùn)籌優(yōu)化算法的嚴(yán)謹(jǐn)，能夠系統(tǒng)搜索并收斂到最優(yōu)解。

智能與算法的結(jié)合，讓算子調(diào)優(yōu)既靈活，又有交付保障。

在對KernelCAT的另一場測試中，該團(tuán)隊(duì)選取了7個(gè)不同規(guī)模的向量加法任務(wù)，測試目標(biāo)明確——

即在華為昇騰平臺(tái)上，直接對比華為開源算子、“黑盒”封裝的商業(yè)化算子與KernelCAT自研算子實(shí)現(xiàn)的執(zhí)行效率。

結(jié)果同樣令人振奮，在這個(gè)案例的7個(gè)測試規(guī)模中，KernelCAT給出的算子版本性能均取得領(lǐng)先優(yōu)勢，且任務(wù)完成僅用時(shí)10分鐘

這意味著，即便面對經(jīng)過商業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)的閉源實(shí)現(xiàn)，KernelCAT所采用的優(yōu)化方式仍具備一定競爭力。

這不僅是數(shù)值層面的勝利，更是國產(chǎn)AI Agent在算子領(lǐng)域完成的一次自證。

沒有堅(jiān)不可破的生態(tài)，包括CUDA

全球范圍內(nèi)，目前超過90%的重要AI訓(xùn)練任務(wù)運(yùn)行于英偉達(dá)GPU之上，推理占比亦達(dá)80%以上；其開發(fā)者生態(tài)覆蓋超590萬用戶，算子庫規(guī)模逾400個(gè)，深度嵌入90%頂級(jí)AI學(xué)術(shù)論文的實(shí)現(xiàn)流程。

黃仁勛曾言：

• 我們創(chuàng)立英偉達(dá)，是為了加速軟件，芯片設(shè)計(jì)反而是次要的。

這句話揭示了一個(gè)關(guān)鍵真相：在現(xiàn)代計(jì)算體系中，軟件才是真正的護(hù)城河。

英偉達(dá)的持續(xù)領(lǐng)先，源于其從底層算法出發(fā)、貫通架構(gòu)與編程模型的全棧掌控能力。

參考AMD的歷史經(jīng)驗(yàn)，即使在架構(gòu)與制程上具備充足的競爭力，缺乏成熟的生態(tài)系統(tǒng)也仍然難以撼動(dòng)英偉達(dá)的地位。

這類案例清晰地表明，模型性能并不簡單等價(jià)于算力規(guī)模的堆疊，而是取決于算法設(shè)計(jì)、算子實(shí)現(xiàn)與硬件特性的協(xié)同程度。當(dāng)算子足夠成熟，硬件潛力才能被真正釋放。

沿著這條思路，KernelCAT團(tuán)隊(duì)圍繞模型在本土算力平臺(tái)上的高效遷移，進(jìn)行了系統(tǒng)性的工程探索。

DeepSeek-OCR-2模型在華為昇騰910B2 NPU上的部署為例，KernelCAT展示了一種全新的工作范式：

• 對抗“版本地獄”：KernelCAT對任務(wù)目標(biāo)和限制條件有著深度理解，基于DeepSeek-OCR-2官方的CUDA實(shí)現(xiàn)，通過精準(zhǔn)的依賴識(shí)別和補(bǔ)丁注入，解決了vLLM、torch和torch_npu的各個(gè)依賴庫間版本互鎖的三角矛盾，硬生生從零搭建起了一套穩(wěn)定的生產(chǎn)環(huán)境，結(jié)合基礎(chǔ)Docker鏡像即可實(shí)現(xiàn)模型的開箱即用。
• 準(zhǔn)確修補(bǔ)：它敏銳地識(shí)別出原版vLLM的MOE層依賴CUDA專有的操作，和vllm-ascend提供的Ascend原生MOE實(shí)現(xiàn)，并果斷通過插件包進(jìn)行調(diào)用替換，讓模型在國產(chǎn)芯片上“說上了母語”。
• 實(shí)現(xiàn)35倍加速：在引入vllm-ascend原生MOE實(shí)現(xiàn)補(bǔ)丁后，vLLM在高并發(fā)下的吞吐量飆升至550.45toks/s，相比Transformers方案實(shí)現(xiàn)了35倍加速，且在繼續(xù)優(yōu)化中。
• 無需人工大量介入：在這種復(fù)雜任務(wù)目標(biāo)下，KernelCAT可以自己規(guī)劃和完成任務(wù)，無需研發(fā)提供大量提示詞指導(dǎo)模型工作。

這意味著，原本需要頂尖工程師團(tuán)隊(duì)花費(fèi)數(shù)周才能完成進(jìn)行的適配工作，現(xiàn)在可以縮短至小時(shí)級(jí)（包含模型下載、環(huán)境構(gòu)建的時(shí)間）。

與此同時(shí)，它讓國產(chǎn)芯片從“能跑”到“飛起”，實(shí)現(xiàn)了35倍的加速

也就是說，KernelCAT讓國產(chǎn)芯片不再是被“封印”的算力廢鐵，而是可以通過深度工程優(yōu)化，承載頂級(jí)多模態(tài)模型推理任務(wù)的性能引擎。

“天下苦CUDA久矣”——這句話曾是無奈的自嘲，如今正成為行動(dòng)的號(hào)角。

KernelCAT所代表的，不只是一個(gè)AI Agent新范式的出現(xiàn)，更是一種底層能力建設(shè)方式的轉(zhuǎn)向：

從依賴既有生態(tài)，到構(gòu)建能夠自我演進(jìn)的計(jì)算基礎(chǔ)。

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