Utbredt AI-adopsjon er begrenset av kjerneutvikling, de spesialiserte rutinene på lavt nivå som utfører beregninger på GPUer og akseleratorer (Kilde: Kernel Maintainers Summit). Det er derfor vi leder @Standard_Kernel finansieringsrunde når de bygger AI-native infrastruktur for å automatisere kjerneoptimalisering. Hver ny modellarkitektur kan kreve måneder med spesialisert konstruksjon for å optimalisere disse ytelseskritiske kodeblokkene. Med AI-arbeidsbelastninger som eksploderer og kjerneingeniører knappe, brenner selskaper dyr databehandling på suboptimal kode mens de venter på manuelle optimaliseringer. Standard Kernel bruker LLM-er og agentsystemer til automatisk å generere, teste og optimalisere kjerner, og forvandle måneder med konstruksjon til sanntidsprosesser som tilpasser seg ny maskinvare og arkitektur. Vi tror medgründerne @anneouyang og @ChrisRinard bringe med seg fantastisk ekspertise. De møttes som undervisningsassistenter for Performance Engineering of Software Systems ved MIT sammen. Anne forfattet KernelBench, en åpen kildekode Stanford-benchmark for LLM-genererte GPU-kjerner som Nvidia har brukt i sine utviklerbloggevalueringer. Chris bidrar med dyp systemerfaring og dokumentert teknisk lederskap. Velkommen til GC Famiglia!