ForgeStencil – 面壁智能推出的 Stencil 全自动研究部署系统

ForgeStencil是什么

先说说ForgeStencil是什么。这是面壁智能联合OpenBMB开源社区推出的一个AI优化系统，号称全球首个支持Stencil自动研究、自动部署的系统。它的核心是两个智能体——Kernel Agent和App Agent——形成一个闭环，能从优化策略的发现一直干到真实生产软件的集成，全程不需要人插手。效果怎么样？一周之内，它完成了100多个工业与科学计算软件的端到端优化，中位加速1.41倍，覆盖油气勘探、电磁仿真、医学影像等8大工业领域和5大科学领域。这可不是纸上谈兵，而是实实在在跑出来的数据。

ForgeStencil的主要功能

• 双 Agent 闭环优化
  ：Kernel Agent 负责研究并合成高性能 CUDA Kernel，App Agent 则搞定热点定位、算子锻造、正确性验证和应用集成，分工明确，自动配合。

• 自动策略发现
  ：Agent 不是在一个固定的搜索空间里瞎转，而是自主探索分块、融合、布局、占用率甚至主机端重构这些优化策略——说白了，它自己会“想办法”。

• 真实应用部署
  ：直接面向生产级软件优化，以应用自身的GPU代码为基线进行端到端验证，而不是用那些简化的Benchmark糊弄事。

• 可审计测量协议
  ：通过一个单一的环境开关，在原始路径和优化路径之间来回切换，用程序自带的检查和计时器，确保加速比真实可信，没水分。

• 跨代 GPU 适配
  ：支持A100、H100、B200这些GPU，同一套代码库会根据架构自动选择最优的Kernel路径，省心。

ForgeStencil的技术原理

• 双 Agent 协同架构
  ：Kernel Agent 负责理论层面，通过Plan→Code→Profile这个循环，自主研究并合成逼近硬件物理极限的Stencil算子；App Agent 负责工程落地，定位应用性能热点、建立GPU基线、调用Kernel Agent构建的算子矩阵知识库，锻造出应用专属的优化方案，最后完成正确性验证和集成。两个Agent一研究一落地，配合默契。

• 算子矩阵与知识库进化
  ：Kernel Agent 在优化过程中不断构建专用的算子矩阵作为知识库，后续App Agent可以直接复用已有技术。多个并行Agent共享这个知识库，经验实时共享、集体同步进化——这就突破了人类专家经验难以规模化传递的瓶颈。说白了，一个Agent学会的，所有Agent都能用。

• 可审计端到端协议
  ：测量以应用自身的生产级GPU实现为唯一基线，原始路径和优化路径只通过一个USE_OURS开关区分，而且原始路径与上游代码字节一致。使用程序内置的正确性检查和计时器，多轮交错运行后取中位数，最后报告所有标准用例的几何平均加速比。这套机制从系统层面杜绝了造假空间。

• Patch 模式与零源码捆绑
  ：不捆绑任何第三方的源码，每个应用只提供上游出处记录、获取脚本和集成补丁，通过vendor.sh自动拉取指定版本的上游代码。这样既保证了许可证清洁，结果也完全可复现。

如何使用ForgeStencil

• 环境准备
  ：先把仓库克隆下来，确保手上有NVIDIA GPU（A100上验证过）、CUDA 12.x、C++17编译器以及Python 3.9+环境。这些是基础门槛。

• 快速体验算子
  ：想试试单算子效果？跑一行命令 python tools/run.py --stencil star_1 --shape 256 --gpu 0，一分钟内就能测出性能，还能跟Halide基线对比。

• 端到端复现
  ：进到目标应用目录，执行 ./vendor.sh 拉取上游源码，应用集成补丁后，再跑 python ../../harness/run_e2e.py --app --gpu auto，就能完成真实应用验证。

• 驱动 Agent 工作
  ：参考 agents/README.md 配置好，然后启动Kernel Agent和App Agent的自主优化循环，剩下的交给它们。

• 查阅结果注册表
  ：通过 results/integration_registry.json 可以查看100个已验证应用的审计加速比数据，一目了然。

ForgeStencil的核心优势

• 零人工介入
  ：从应用分析、热点定位、Kernel锻造到集成验证，全流程自动化，HPC专家可以歇着了。

• 真实场景导向
  ：直接优化生产级工业软件，42%是真实工业生产软件，基线就是应用自身的GPU代码，不是玩具。

• 研发效率飞跃
  ：以前优化一个应用可能需要好几个月，现在一天内搞定。一周完成100多个应用，相当于省下了20-30人年的研发投入。

• 性能表现强劲
  ：端到端中位加速1.41倍，43%的应用达到1.5倍以上，算子级几何平均2.16倍领先最优开源基线。这成绩相当硬核。

• 跨架构可持续
  ：支持多代NVIDIA GPU运行时分发，架构升级时自动重锻Kernel，捕获新硬件特性，不怕过时。

ForgeStencil的项目地址

• GitHub仓库
  ：https://github.com/OpenBMB/ForgeStencil

ForgeStencil的同类竞品对比

ForgeStencil的应用场景

• 油气地震勘探
  ：优化RTM逆时偏移、道达尔mini-app等核心算法，加速石油勘探数据处理流程。

• 电磁仿真设计
  ：提升gprMax/FDTD等Yee网格Maxwell方程求解效率，服务于雷达与芯片电磁分析。

• 医学影像重建
  ：加速非笛卡尔MRI重建、数字乳腺断层成像反投影等医疗影像计算负载。

• 气候与天体物理
  ：优化大气动力学、宇宙学模拟等Stencil密集型科学计算应用。

• 量化金融计算
  ：为QuantLib等金融机构定价库提供Stencil热点自动优化，降低交易计算时延。