A adoção generalizada de IA é limitada pelo desenvolvimento de kernels, as rotinas especializadas de baixo nível que executam cálculos em GPUs e aceleradores (Fonte: Kernel Maintainers Summit). É por isso que estamos liderando a rodada de financiamento da @Standard_Kernel enquanto eles constroem uma infraestrutura nativa de IA para automatizar a otimização de kernels. Cada nova arquitetura de modelo pode exigir meses de engenharia especializada para otimizar esses blocos de código críticos para o desempenho. Com a explosão de cargas de trabalho de IA e a escassez de engenheiros de kernels, as empresas queimam computação cara em código subótimo enquanto aguardam otimizações manuais. A Standard Kernel utiliza LLMs e sistemas de agentes para gerar, testar e otimizar automaticamente kernels, transformando meses de engenharia em processos em tempo real que se adaptam a novo hardware e arquiteturas. Acreditamos que os co-fundadores @anneouyang e @ChrisRinard trazem uma expertise estelar. Eles se conheceram como assistentes de ensino para Engenharia de Desempenho de Sistemas de Software no MIT. Anne é a autora do KernelBench, um benchmark de código aberto de Stanford para kernels de GPU gerados por LLM que a Nvidia usou em suas avaliações de blog para desenvolvedores. Chris contribui com uma profunda experiência em sistemas e uma liderança técnica comprovada. Bem-vindo à família GC!