Die weit verbreitete Einführung von KI wird durch die Kernel-Entwicklung eingeschränkt, die spezialisierten, niedrigstufigen Routinen, die Berechnungen auf GPUs und Beschleunigern ausführen (Quelle: Kernel Maintainers Summit). Deshalb führen wir die Finanzierungsrunde von @Standard_Kernel an, während sie eine KI-native Infrastruktur aufbauen, um die Kernel-Optimierung zu automatisieren. Jede neue Modellarchitektur kann Monate spezialisierter Ingenieursarbeit erfordern, um diese leistungs-kritischen Codeblöcke zu optimieren. Mit explodierenden KI-Workloads und einem Mangel an Kernel-Ingenieuren verbrennen Unternehmen teure Rechenressourcen mit suboptimalem Code, während sie auf manuelle Optimierungen warten. Standard Kernel nutzt LLMs und Agentensysteme, um automatisch Kerne zu generieren, zu testen und zu optimieren, und verwandelt Monate an Ingenieursarbeit in Echtzeitprozesse, die sich an neue Hardware und Architekturen anpassen. Wir glauben, dass die Mitbegründer @anneouyang und @ChrisRinard hervorragende Expertise mitbringen. Sie trafen sich als Lehrassistenten für Performance Engineering von Software-Systemen am MIT. Anne hat KernelBench verfasst, einen Open-Source-Benchmark von Stanford für LLM-generierte GPU-Kerne, die Nvidia. Chris bringt tiefgehende Systemerfahrung und bewährte technische Führung mit. Willkommen in der GC Famiglia!