AIの普及は、GPUやアクセラレータで計算を実行する特殊な低レベルルーチンであるカーネル開発によって制約されています(出典:カーネルメンテナーサミット)。そのため、カーネルの最適化を自動化するための AI ネイティブ インフラストラクチャを構築する @Standard_Kernel の資金調達ラウンドを主導しています。 新しいモデルアーキテクチャはすべて、これらのパフォーマンスクリティカルなコードブロックを最適化するために、数か月の専門的なエンジニアリングを必要とする場合があります。AI ワークロードが爆発的に増加し、カーネル エンジニアが不足しているため、企業は手動の最適化を待つ間、最適ではないコードで高価なコンピューティングを燃やしています。 Standard Kernel は、LLM とエージェント システムを使用してカーネルを自動的に生成、テスト、最適化し、数か月にわたるエンジニアリングを新しいハードウェアやアーキテクチャに適応するリアルタイム プロセスに変換します。 私たちは、共同創設者が@anneouyangし、@ChrisRinard優れた専門知識をもたらすと信じています。彼らはMITでソフトウェアシステムのパフォーマンスエンジニアリングのティーチングアシスタントとして一緒に出会いました。Anne は、Nvidia が開発者ブログの評価で使用した LLM 生成 GPU カーネルのオープンソース スタンフォード ベンチマークである KernelBench を作成しました。Chrisは、システムに関する深い経験と実証済みの技術的リーダーシップに貢献しています。 GCファミリアへようこそ!