国产算力发展多年，芯片数量备受关注，但开发者更在意的是硬件是否好用。当前AI领域，国产硬件逐渐增多，可多数开发者仍依赖进口软件生态，这成为AI落地的关键阻碍。模型层成果丰硕，底层却面临挑战，大家在参数规模上不断突破，却难以摆脱固有开发流程。
算力虽是基础，但算法与硬件间的衔接才是关键。若无法打通这一环节，再强大的国产硬件也如同孤立岛屿，难以发挥作用。如今，开发者长期抱怨的“天下苦CUDA久矣”局面，迎来了国产解决方案——KernelCAT，一款计算加速专家级别的AI Agent。
近年来，AI领域发展迅猛，模型不断涌现，应用数据持续攀升。然而在工程实践中，制约落地效率的并非模型能力，而是底层软件生态的成熟度。硬件选择增多后，问题愈发凸显，迁移成本高、适配周期长、性能释放不稳定等问题频发。许多模型即便具备切换算力平台的条件，也会因算子支持和工具链完整度不足而受阻。这表明，突破口在于打通算法到硬件的工程链路，将芯片理论性能转化为可用性能，而高性能算子开发是其中关键环节。
算子作为连接AI算法与计算芯片的桥梁，将算法转化为硬件可执行指令，影响AI模型的推理速度、能耗和兼容性。目前算子开发处于“手工作坊”时代，依赖顶尖工程师经验和反复试错，开发周期长，性能调优困难。若将开发大模型应用比作“在精装修样板间摆放家具”，编写底层算子则如同“在深海中戴沉重手铐徒手组装精密机械表”。
传统大模型或知识增强型Agent难以胜任算子开发任务，因其擅长模式匹配，却难以理解复杂计算任务中的物理约束、内存布局和并行调度逻辑。唯有深入建模问题本质，才能实现“智能级”优化。在此背景下，KernelCAT应运而生。
KernelCAT是本地运行的AI Agent，既是算子开发和模型迁移的专家，也能完成日常全栈开发任务，提供CLI终端命令行版和简洁桌面版供开发者选择。与仅聚焦特定任务的工具型Agent不同，它具备扎实通用编程能力，能理解、生成和优化内核级代码，处理常规软件工程任务，实现复杂场景端到端自主闭环。
在算子开发中，参数调优是一大难题。传统方法靠经验试错，费时费力且易出错。KernelCAT引入运筹优化，将“找最优参数”交给算法，探索调优空间并收敛到最佳方案。以昇腾芯片上的FlashAttentionScore算子为例，KernelCAT在官方示例代码基础上，自动对分块参数调优问题进行运筹学建模，用数学优化算法求解，十几轮迭代后锁定最优配置，多种输入尺寸下延迟最高降低22%，吞吐量最高提升近30%，全程无需人工干预。
另一测试中，团队选取7个不同规模向量加法任务，在华为昇腾平台上对比华为开源算子、“黑盒”商业化算子与KernelCAT自研算子的执行效率。结果显示，KernelCAT的算子版本性能均领先，且任务完成仅用10分钟，表明其优化方式在与商业级调优的闭源实现竞争中具备优势。
全球范围内，英伟达GPU在AI训练和推理任务中占据主导地位，开发者生态庞大，算子库丰富，深度嵌入顶级AI学术论文实现流程。英伟达的成功源于从底层算法出发，贯通架构与编程模型的全栈掌控能力。AMD虽在架构和制程上有竞争力，但因缺乏成熟生态系统，难以撼动英伟达地位。这表明，模型性能取决于算法设计、算子实现与硬件特性的协同，算子成熟才能释放硬件潜力。
KernelCAT团队围绕模型在本土算力平台的高效迁移展开探索。以DeepSeek - OCR - 2模型在华为昇腾910B2 NPU上的部署为例，KernelCAT展现出全新工作范式。它深度理解任务目标和限制条件，基于官方CUDA实现，通过精准依赖识别和补丁注入，解决依赖库版本互锁问题，搭建稳定生产环境，结合基础Docker镜像实现模型开箱即用。它还识别出原版vLLM的MOE层依赖CUDA专有操作，果断用插件包调用替换，让模型适配国产芯片。引入vllm - ascend原生MOE实现补丁后，vLLM在高并发下吞吐量飙升至550.45toks/s，相比Transformers方案实现35倍加速，且无需研发提供大量提示词指导。
原本需要顶尖工程师团队数周完成的适配工作，如今借助KernelCAT可缩短至小时级（含模型下载、环境构建时间），让国产芯片性能大幅提升，可承载顶级多模态模型推理任务。目前，KernelCAT正限时免费内测，欢迎体验。
