Die weit verbreitete Einführung von KI wird durch die Kernel-Entwicklung eingeschränkt, die spezialisierten, niedrigstufigen Routinen, die Berechnungen auf GPUs und Beschleunigern ausführen (Quelle: Kernel Maintainers Summit). Deshalb führen wir die Finanzierungsrunde von @Standard_Kernel an, während sie eine KI-native Infrastruktur aufbauen, um die Kernel-Optimierung zu automatisieren. Jede neue Modellarchitektur kann Monate spezialisierter Ingenieursarbeit erfordern, um diese leistungs-kritischen Codeblöcke zu optimieren. Mit explodierenden KI-Workloads und knappen Kernel-Ingenieuren verbrennen Unternehmen teure Rechenressourcen mit suboptimalem Code, während sie auf manuelle Optimierungen warten. Standard Kernel nutzt LLMs und Agentensysteme, um automatisch Kernel zu generieren, zu testen und zu optimieren, und verwandelt Monate der Ingenieursarbeit in Echtzeitprozesse, die sich an neue Hardware und Architekturen anpassen. Wir glauben, dass die Mitbegründer @anneouyang und @ChrisRinard hervorragende Expertise mitbringen. Sie trafen sich als Lehrassistenten für Performance Engineering von Software-Systemen am MIT. Anne hat KernelBench verfasst, einen Open-Source-Benchmark von Stanford für LLM-generierte GPU-Kernel, den Nvidia in seinen Entwicklerblog-Bewertungen verwendet hat. Chris bringt tiefgehende Systemerfahrung und bewährte technische Führung mit. Willkommen in der GC Famiglia!