Adopsi AI yang meluas dibatasi oleh pengembangan kernel, rutinitas tingkat rendah khusus yang mengeksekusi komputasi pada GPU dan akselerator (Sumber: Kernel Maintainers Summit). Itulah mengapa kami memimpin putaran pendanaan @Standard_Kernel saat mereka membangun infrastruktur asli AI untuk mengotomatiskan pengoptimalan kernel. Setiap arsitektur model baru dapat memerlukan rekayasa khusus selama berbulan-bulan untuk mengoptimalkan blok kode penting kinerja ini. Dengan beban kerja AI yang meledak dan insinyur kernel langka, perusahaan membakar komputasi mahal pada kode suboptimal sambil menunggu pengoptimalan manual. Kernel Standar menggunakan LLM dan sistem agen untuk menghasilkan, menguji, dan mengoptimalkan kernel secara otomatis, mengubah rekayasa berbulan-bulan menjadi proses real-time yang beradaptasi dengan perangkat keras dan arsitektur baru. Kami percaya salah satu pendiri @anneouyang dan @ChrisRinard membawa keahlian bintang. Mereka bertemu sebagai asisten pengajar untuk Rekayasa Kinerja Sistem Perangkat Lunak di MIT bersama. Anne menulis KernelBench, tolok ukur Stanford sumber terbuka untuk kernel GPU yang dihasilkan LLM yang telah digunakan Nvidia dalam evaluasi blog pengembangnya. Chris menyumbangkan pengalaman sistem yang mendalam dan kepemimpinan teknis yang terbukti. Selamat datang di GC Famiglia!