見解網ニュース：近日、上海人工知能研究所と沐曦（ムーシー）股份が共同で、高性能GPU演算子生成システム—— Kernel-Smith を発表しました。伝えられるところによると、Kernel-Smith は革新的に「安定評価に基づく進化エージェント」と「進化に向けた後学習パラダイム」を深く融合し、上海人工知能研究所の書生大規模言語モデル Intern-S1-Pro の基盤能力を土台に深いカスタマイズ学習を行うことで、大規模モデルが本当に「演算子最適化の達人」として化身することを目指しています。両者の協業では、沐曦チームが全過程で深く参画しました。共同創業者、CTO 兼 首席ソフトウェアアーキテクトの杨建（ヤン・ジェン）、研究開発担当副総裁の黄向军（ホアン・シャンジュン）、AI部門の武亚光（ウー・ヤーグアン）、董华楠（ドン・ホァナン）、谢佳形（シェ・ジャーシン）が同プロジェクトに参加し、貢献しました。沐曦は自社開発のソフトウェアスタック MXMACA により、深い互換性を示しました。MXMACA のバックエンドテストでは、Kernel-Smith が優れた性能を発揮しました。研究チームは、4種類のよく使われる演算子について、異なるモデルが高性能 MXMACA 演算子を生成する能力を比較しました。その結果、Kernel-Smith-MACA-30B の平均加速比は、DeepSeek-v3.2 や Qwen3-235B-2507 などの大規模パラメータのオープンソースモデルを上回り、さらに Kernel-Smith-MACA-235B がさらなる性能向上を達成し、Kernel-Smith フレームワークが異種プラットフォームをサポートできることが検証されました。現在、Kernel-Smith が自動生成した高性能演算子は、実際のシナリオで既に活用されています。DeepSeek の新アーキテクチャ Engram を加速するだけでなく、DLBlas に組み込みも行いました。さらに、主要なプロダクション向け推論エンジンである SGLang と LMDeploy に実装し、大規模モデルによる演算子の自動生成を、研究室での制御された評価から、最前線のモデル研究開発とプロダクションレベルのデプロイまでという二重の飛躍を実現しました。免責事項：この記事の内容とデータは、見解が公開情報をもとに整理したものであり、投資助言を構成するものではありません。ご使用前に必ずご確認ください。 大量のニュース、精密な解説は、Sina Finance APP にお任せください
沐曦股份は上海人工知能実験室と共同で高性能GPU演算子生成システムを発表
見解網ニュース：近日、上海人工知能研究所と沐曦（ムーシー）股份が共同で、高性能GPU演算子生成システム—— Kernel-Smith を発表しました。
伝えられるところによると、Kernel-Smith は革新的に「安定評価に基づく進化エージェント」と「進化に向けた後学習パラダイム」を深く融合し、上海人工知能研究所の書生大規模言語モデル Intern-S1-Pro の基盤能力を土台に深いカスタマイズ学習を行うことで、大規模モデルが本当に「演算子最適化の達人」として化身することを目指しています。
両者の協業では、沐曦チームが全過程で深く参画しました。共同創業者、CTO 兼 首席ソフトウェアアーキテクトの杨建（ヤン・ジェン）、研究開発担当副総裁の黄向军（ホアン・シャンジュン）、AI部門の武亚光（ウー・ヤーグアン）、董华楠（ドン・ホァナン）、谢佳形（シェ・ジャーシン）が同プロジェクトに参加し、貢献しました。
沐曦は自社開発のソフトウェアスタック MXMACA により、深い互換性を示しました。MXMACA のバックエンドテストでは、Kernel-Smith が優れた性能を発揮しました。研究チームは、4種類のよく使われる演算子について、異なるモデルが高性能 MXMACA 演算子を生成する能力を比較しました。その結果、Kernel-Smith-MACA-30B の平均加速比は、DeepSeek-v3.2 や Qwen3-235B-2507 などの大規模パラメータのオープンソースモデルを上回り、さらに Kernel-Smith-MACA-235B がさらなる性能向上を達成し、Kernel-Smith フレームワークが異種プラットフォームをサポートできることが検証されました。
現在、Kernel-Smith が自動生成した高性能演算子は、実際のシナリオで既に活用されています。DeepSeek の新アーキテクチャ Engram を加速するだけでなく、DLBlas に組み込みも行いました。さらに、主要なプロダクション向け推論エンジンである SGLang と LMDeploy に実装し、大規模モデルによる演算子の自動生成を、研究室での制御された評価から、最前線のモデル研究開発とプロダクションレベルのデプロイまでという二重の飛躍を実現しました。
免責事項：この記事の内容とデータは、見解が公開情報をもとに整理したものであり、投資助言を構成するものではありません。ご使用前に必ずご確認ください。
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