2026-10-22 18:01
最后更新于2026-10-22 18:03
AI123

ForgeKernel登顶英伟达与昇腾算子评测榜,由AI自主编写

截至2026年10月22日,完全由AI编写算子、无人工逐行调优的ForgeKernel,同时登顶英伟达SOL-ExecBench FlashInfer-Bench合集第一及昇腾CANNBench A3硬件榜第一。榜单数据显示,其基准加速比达1.835×,领先第二名25%。

在具体算子层面,ForgeKernel在DeepSeek v4.1 Flash算子上,以从零开始由AI迭代优化的方式,实现了对DeepSeek开源英伟达版本的性能超越。这一结果意味着,AI自主优化算子的能力已在公开评测中体现出明显竞争力。

此前,DeepSeek全面开源推理框架DeepInfer,并陆续开放FlashMLA、DeepGEMM等算子库。其中FlashMLA存在工程师在芯片上逐行手调的版本,算子性能已跑至硬件极限的90%以上。而ForgeKernel在同周刷新了这一人工调优成绩,使算子效率竞争从人工经验转向AI自主迭代。

算子效率直接决定同一模型在同一芯片上的运行速度,并影响token成本。当前国产大模型竞争正从模型层延伸至算力层,ForgeKernel的登顶为此提供了一项新的技术参照。

来源
  1. 2026-10-22 17:42 | IT之家:DeepSeek 开源看家算子的同一周,AI 超过了它
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    国产大模型的竞争,正从模型层延伸到算力层:再强的模型,最终都要基于算子在芯片上执行。同一个模型、同一块芯片,换一套更优的算子,有时会带来数倍的性能提升。算子的效率决定了同样的显卡能跑多快,也决定了每个 token 的价格。DeepSeek 近日全面开源推理框架 DeepInfer。继模型权重和 FlashMLA、DeepGEMM 等算子库之后,他们把模型运行的链路开放了。其中的 FlashMLA,有工程师在芯片上逐行手调的版本,算子性能跑到了硬件极限的 90% 以上,这也是人类手艺目前在部分芯片上达到的极限成绩。而这个极限,同一周就被 AI 刷新了。据悉,截至 10 月 22 日,完全由 AI...

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