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加拿大pc展望走势剖析内容
新智元报道
编辑：桃子 好困
【新智元导读】 在 Claude Code 30 分钟迁徙 CUDA 引发热议的背后， ，，，，，， ，众智 FlagOS 社区已经给出了一条更系统的谜底：通过 KernelGen 与统一编译器 FlagTree， ，，，，，， ，让算子在多种 AI 芯片上实现自动天生、验证与优化， ，，，，，， ，真正降低跨芯片软件迁徙本钱 。。。。。。。
围绕「CUDA 护城河是否松动」的讨论， ，，，，，， ，实质指向一个更现实的问题：
算子能否在差别芯片上被自动天生、准确运行， ，，，，，， ，并具备可用性能？？？？？
算子天生综述（https://arxiv.org/abs/2601.15727）
算子自动天生， ，，，，，， ，已经跑在多芯片上了
对此， ，，，，，， ，众智 FlagOS 社区在2026年1月初推出了升级版KernelGen——一个支持多种AI芯片的高性能 Triton 算子天生自动化工具， ，，，，，， ，并在真实多芯片情形下完成了系统性评测 。。。。。。。
从现实数据来看， ，，，，，， ，KernelGen 已不再停留在看法或 Demo 阶段：
天生可编译运行算子的乐成率(天生乐成率）：82%
整体算子数值准确性通过（执行准确率）：62%
笼罩英伟达， ，，，，，， ，以及华为、摩尔、海光、天数等多款国产 AI 芯片
这里所说的「天生乐成率」， ，，，，，， ，是指代码能编译、能运行 。。。。。。。但与通俗代码天生差别， ，，，，，， ，算子天生对数学精度提出了更为严苛的要求：需要在多种输入转变条件下， ，，，，，， ，始终坚持高精度、可复现的一致数值效果， ，，，，，， ，这也正是文中所强调的「执行准确率」 。。。。。。。
若是说「天生乐成率」关注的是算子是否能编译、能运行， ，，，，，， ，那么真正的手艺门槛在于是否能跑得对 。。。。。。。在多种芯片架构并存的场景下， ，，，，，， ，这一挑战被进一步放大——当统一份算子代码需要同时适配华为、摩尔线程、海光、天数等架构各异的芯片时， ，，，，，， ，数值精度、舍入战略、指令调理顺序、缓存层级等细微差别， ，，，，，， ，都可能导致效果误差， ，，，，，， ，甚至引发准确性失效 。。。。。。。
一次天生、一次编译， ，，，，，， ，在多芯片平台上实现数值一致、效果可验证， ，，，，，， ，才是算子自动天生真正需要跨越的焦点门槛 。。。。。。。
这些效果批注， ，，，，，， ，算子自动天生在多芯片情形下已经具备可行性与工程适用价值 。。。。。。。
实验与实现细节：KernelGen是怎样事情的？？？？？
实现原理：从「写算子」到「生产算子」
KernelGen 的目的并非辅助开发者写代码， ，，，，，， ，而是笼罩算子从需求到落地的完整生命周期：
输入层：用户可通过自然语言、数学公式或已有实现形貌算子需求
天生层：基于大模子与智能体手艺， ，，，，，， ，明确算子语义并自动天生 Triton 内核
验证层：自动构建测试用例， ，，，，，， ，在目的芯片上与 PyTorch reference 实现举行严酷的数值一致性校验
评估与优化层：对天生算子举行性能评测， ，，，，，， ，量化加速比， ，，，，，， ，并通过自动化调优一连优化执行效率
KernelGen 网站地点：https://kernelgen.flagos.io， ，，，，，， ，用户在对话框里仅需输入自然语言、数学公式或是已有实现表达算子开发需求
这一流程的焦点目的是：
将算子开发从「专家手工活」， ，，，，，， ，转变为可复制、可扩展的工程流程 。。。。。。。
为什么必需与 FlagOS / FlagTree 协同？？？？？
在多芯片场景下， ，，，，，， ，仅天生算子代码并缺乏以解决工程问题， ，，，，，， ，差别 AI 芯片在以下方面差别显著：
并行模子与盘算单位组织方法
内存层级与访存语义
指令集与编译稳固性
因此， ，，，，，， ，KernelGen 从设计之初就被纳入FlagOS 生态， ，，，，，， ，并与统一 AI 编译器FlagTree深度协同：
由 FlagTree 提供统一的硬件笼统与编译基础
将硬件差别尽可能收敛在编译器的中心体现层
提升算子在多芯片情形下的编译性能与准确性
这也是算子自动天生首次具备跨芯片工程可行性的要害条件 。。。。。。。
FlagTree：支持算子自动天生的统一AI编译器底座
KernelGen 能够在多芯片情形下实现算子自动天生与验证， ，，，，，， ，并不但是模子能力的效果， ，，，，，， ，其要害支持来自统一AI编译器 FlagTree 。。。。。。。
FlagTree 是众智 FlagOS 社区恒久推进的统一编译器项目 。。。。。。。从2025 年 3 月宣布 v0.1， ，，，，，， ，到2026 年 1 月 5 日宣布 v0.4， ，，，，，， ，已逐步生长为面向异构 AI 盘算的通用编译基础设施：
已支持12 家厂商、近 20 款AI芯片， ，，，，，， ，笼罩芯片包括华为昇腾、寒武纪、沐曦、摩尔线程、海光等
支持架构从DSA、GPGPU， ，，，，，， ，扩展到RISC-VAI芯片、ARM等多种系统
在手艺设计上， ，，，，，， ，FlagTree 主要解决两类问题：
硬件差别隔离：通过统一的硬件中心体现（盘算单位、内存条理、原子操作等）， ，，，，，， ，将芯片差别最洪流平收敛在编译器内部， ，，，，，， ，而不是袒露给算子天生逻辑 。。。。。。。
性能与易用性的平衡：在保存 Triton 高级语法的同时， ，，，，，， ，引入硬件感知优化， ，，，，，， ，阻止「一套代码跑所有芯片」带来的性能和稳固性问题 。。。。。。。
在FlagTree v0.4中， ，，，，，， ，FlagOS 社区进一步引入TLE（Triton Language Extensions）， ，，，，，， ，以分层方法扩展 Triton 的跨芯片表达能力：
TLE-Lite：一次编写， ，，，，，， ，多后端运行， ，，，，，， ，适用于快速验证与轻量级优化
TLE-Struct：面向算子开发者的架构感知调优接口
TLE-Raw：允许直接内联 CUDA、MLIR 等厂商原生代码， ，，，，，， ，用于极致性能场景
通过 FlagTree 的编译支持， ，，，，，， ，KernelGen 自动天生的算子才华在差别芯片上坚持较高的编译通过率和执行稳固性 。。。。。。。
FlagTree 项目地点：https://github.com/flagos-ai/flagtree
性能指标与验证情形：多芯片、多模子、多轮评测
差别芯片上的天生与执行准确率（用户真实场景）
数据批注：
华为芯片在天生乐成率上体现最优
英伟达芯片在执行准确率（数值准确性）上体现最佳
国产多样化架构下仍保存进一步优化空间
整体效果验证了 KernelGen在降低人工开发本钱、提升跨芯片适配效率方面的焦点价值 。。。。。。。
110 个 Torch 算子的多芯片准确性与性能评测
为验证算子自动天生在真实工程场景下的可用性， ，，，，，， ，评测选取了110 个代表性 TorchAPI算子， ，，，，，， ，每个算子举行5 轮迭代式自动天生， ，，，，，， ，并在多芯片情形下完成完整比照测试 。。。。。。。
评测笼罩华为、海光、天数、摩尔、Nvidia等平台， ，，，，，， ，并在每个平台上划分比照：
芯片原生 Triton 编译器
FlagOS / FlagTree Triton 编译器
评测重点关注两项焦点指标：
执行准确率：是否乐成编译运行， ，，，，，， ，并在多种输入 shape 下与 Torch reference 数值一致
执行准确率与性能汇总（110 个算子）
主要结论
FlagTree 在多芯片平台上整体执行准确率更高、稳固性更强
在海光、天数、摩尔及 Nvidia 等平台上， ，，，，，， ，FlagTree 的通过率普遍高于原生 Triton， ，，，，，， ，其中 Nvidia 平台抵达70%， ，，，，，， ，为各组合中最高 。。。。。。。
更高的「能跑通」比例， ，，，，，， ，为后续性能优化保存了更大空间
对规模唬�；；；；； ；阕犹焐裕� ，，，，，， ，执行准确率是第一门槛， ，，，，，， ，FlagTree 在这一维度上更具工程优势 。。。。。。。
在执行准确率方面， ，，，，，， ，KernelGen 对差别数据类型设定了工业界要求的严酷且可量化的精度约束：整型与布尔类型要求完全一致（零误差）， ，，，，，， ，而浮点与复数类型则依据其数值体现能力设定明确的误差上限——例如 FP16/FP8 级别控制在 1e-3， ，，，，，， ，BF16 控制在 1e-2 量级， ，，，，，， ，FP32 与 Complex64 抵达 1e-6 级别 。。。。。。。通过这种按数据类型细腻分级的精度标准， ，，，，，， ，KernelGen 在追求极致性能的同时， ，，，，，， ，确保算子替换与跨后端天生具备可验证、可复现的数值准确性 。。。。。。。
注：评测基于110 个算子 × 多平台 × 双编译器的完整效果， ，，，，，， ，算子级明细已随 KernelGen / FlagOS 项目提供 。。。。。。。
差别大模子在算子天生使命中的差别（以华为 Ascend 为例）
在算子自动天生场景中， ，，，，，， ，大模子并非只肩负「代码补全」的角色， ，，，，，， ，其对算子语义明确、shape 泛化以及界线条件处置惩罚能力， ，，，，，， ，都会直接影响天生算子的可执行性与稳固性 。。。。。。。
在统一使用FlagTree Triton 编译器、并以华为 Ascend平台为目的硬件的条件下， ，，，，，， ，评测比照了多种主流大模子在110 个 TorchAPI算子天生使命中的体现， ，，，，，， ，重点统计其执行准确率（数值准确性通过） 。。。。。。。
从评测效果可以看到， ，，，，，， ，差别大模子在算子天生使命中的能力差别较为显着， ，，，，，， ，整体泛起出清晰的分层：
GPT-5 体现最优， ，，，，，， ，在 110 个算子中有 65 个能够乐成天生 Triton 实现并通过多种输入 shape 的一致性校验， ，，，，，， ，显示出其在算子语义明确、控制流天生和界线条件处置惩罚方面的综合优势 。。。。。。。
GLM-4.7 位于第二梯队， ，，，，，， ，在部分重大算子和 shape 泛化场景中仍保存不稳固情形， ，，，，，， ，但已具备较强的自动算子天生能力 。。。。。。。
Qwen3-Max 与 MiniMax-M2.1在算子天生这一高约束场景下乐成率相对较低， ，，，，，， ，主要受限于对算子细粒度语义和底层 Triton 编程模式的明确能力 。。。。。。。
这一效果批注， ，，，，，， ，在算子自动天生这一高度结构化、强约束的使命中， ，，，，，， ，模子自己的推理与结构化天生能力， ，，，，，， ，仍然是影响最终工程效果的要害因素之一 。。。。。。。
专家知识注入与算子性能进化（英伟达）
在引入模子自反思与外部专家知识后， ，，，，，， ，KernelGen 的算子性能一连提升：
算子执行准确率最高可达 75.5%
74.2% 算子加速比 >0.8
68.5% 算子加速比 >1.0
加速比中位数1.04x， ，，，，，， ，平均1.07x
Baseline 为基于智能体自反思的迭代要领；；；；；；； ；IterOpt为面向优化目的的反思迭代要领；；；；；；； ；v1_KNWL在优化迭代中引入模子轨迹总结知识；；；；；；； ；v2_KNWL与v3_KNWL划分在差别轮次进一步融合外部专家种子知识
这批注， ，，，，，， ，算子自动天生已从「能跑」迈向「能用、可优化」 。。。。。。。
总结
Claude Code 的 30 分钟迁徙案例， ，，，，，， ，让行业看到了AI正在改变「写代码」的方法 。。。。。。。
而 KernelGen 与 FlagOS 所展示的， ，，，，，， ，是另一层更工程化的希望：
在硬件高度碎片化的时代， ，，，，，， ，通过算子自动天生、统一编译器与跨芯片生态协同， ，，，，，， ，让算子开发不再成为AI系统落地的焦点瓶颈 。。。。。。。
这不是一次演示的输赢， ，，，，，， ，而是一条正在被验证、并一连演进的系统软件蹊径 。。。。。。。
