标题：天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了

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允中 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

国产算力基建发展多年，核心问题始终是：芯片够多吗？但对开发者来说，更扎心的问题是：好用吗？

如果把AI开发比作做饭，现在的尴尬在于——虽然国产硬件越来越多，但大厨们仍习惯用进口生态。模型层百花齐放，底层却隐忧重重。参数规模屡创新高，但最难摆脱的仍是那套深入骨髓的开发流程。

真正的胜负手，在于算法与硬件之间的“翻译权”。如果拿不到这支“翻译笔”，再强的国产硬件也只能是一座孤岛。如今，这个僵局迎来了一个国产答案：KernelCAT。

KernelCAT：计算加速专家级别的Agent

AI领域表面热闹非凡，但工程现场却复杂得多。真正制约落地效率的，并非模型能力，而是底层软件生态的成熟度。迁移成本高、适配周期长、性能释放不稳定等问题，让许多模型被挡在门外。

突破口不在堆更多算力，而在打通算法到硬件的工程链路。其中最关键的一环，正是高性能算子的开发。算子（Kernel）是连接算法与硬件的“翻译官”，决定了推理速度、能耗和兼容性。然而，传统算子开发极度依赖顶尖工程师的经验，周期长且调优困难。

KernelCAT应运而生，这是一款本地运行的AI Agent，专注于算子开发与模型迁移。它不仅能理解、生成和优化内核代码，还能处理环境配置、依赖管理等常规任务，提供CLI终端版和桌面版两种形态。

为国产芯片生态写高性能算子

KernelCAT通过引入运筹优化算法，将“找最优参数”交给机器完成。例如，在昇腾芯片上的FlashAttentionScore算子调优中，KernelCAT仅用十几轮迭代就找到最佳配置，延迟降低22%，吞吐量提升30%。

在另一场测试中，KernelCAT针对7个向量加法任务生成的算子版本性能全面领先，耗时仅10分钟，展现出与商业级闭源实现竞争的能力。

没有坚不可破的生态，包括CUDA

全球90%以上的AI训练任务运行于英伟达GPU，其生态系统覆盖超590万用户。黄仁勋曾说：“我们创立英伟达是为了加速软件。”这句话揭示了现代计算体系中，软件才是护城河。

KernelCAT团队围绕模型高效迁移进行了系统探索。以DeepSeek-OCR-2模型在华为昇腾910B2 NPU上的部署为例，KernelCAT解决了复杂的依赖冲突，实现了35倍加速，将原本需数周的工作缩短至小时级。

这意味着，国产芯片不再是“封印”的算力废铁，而是可以通过深度优化承载顶级模型推理任务的性能引擎。

“天下苦CUDA久矣”正从无奈自嘲变为行动号角。KernelCAT不仅是一个AI Agent新范式，更是构建自我演进计算基础的关键一步。

KernelCAT正限时免费内测中，欢迎体验：
https://kernelcat.cn/