Den utbredda användningen av AI begränsas av kärnutveckling, de specialiserade rutinerna på låg nivå som utför beräkningar på GPU:er och acceleratorer (Källa: Kernel Maintainers Summit). Det är därför vi leder @Standard_Kernel:s finansieringsrunda när de bygger AI-inbyggd infrastruktur för att automatisera kärnoptimering. Varje ny modellarkitektur kan kräva månader av specialiserad teknik för att optimera dessa prestandakritiska kodblock. När AI-arbetsbelastningen exploderar och det blir ont om kärntekniker bränner företag dyr beräkning på suboptimal kod i väntan på manuella optimeringar. Standard Kernel använder LLM:er och agentsystem för att automatiskt generera, testa och optimera kärnor, vilket förvandlar månader av teknik till realtidsprocesser som anpassar sig till ny hårdvara och arkitekturer. Vi tror att medgrundare @anneouyang och @ChrisRinard bidra med fantastisk expertis. De träffades som lärarassistenter för Performance Engineering of Software Systems på MIT tillsammans. Anne skapade KernelBench, ett Stanford-benchmark med öppen källkod för LLM-genererade GPU-kärnor som Nvidia har använt i sina utvärderingar av utvecklarbloggar. Chris bidrar med djup systemerfarenhet och beprövat tekniskt ledarskap. Välkommen till GC Famiglia!