首页MegMind 发布 ForgeStencil：双智能体系统在一周内自动化优化 100 多种工业软件工具
现代工业突破与前沿研究依赖于大规模高性能计算软件，其中 Stencil 计算作为核心计算模式。这一受带宽限制的内存密集型过程在天气预报、地震勘探和材料科学等领域至关重要，其速度直接影响国家软件效率。
历史上，优化 Stencil 模式需要稀缺的高性能计算（HPC）专家进行手动调优，这限制了可扩展性。面壁智能与 OpenBMB 社区现已发布 ForgeStencil，这是全球首个由人工智能驱动的 Stencil 优化系统。该开源解决方案实现了自动化研究与部署，打破了以往的可扩展性壁垒。
ForgeStencil 在短短一周内自动优化了超过 100 个工业和科学应用，将优化时间缩短至数小时，并将研发效率提升了 100 倍。这一突破消除了人为限制，实现了 Stencil 优化的真正可扩展性。
ForgeStencil 采用双智能体架构，无需人工干预，仅需输入源代码即可运行。Kernel Agent 负责设计高性能算子，而 App Agent 则处理集成与验证。这种端到端的自动化确保了正确性，无需专家参与。
在算子基准测试中，ForgeStencil 的表现优于 Halide 和 Devito 等框架，在 fp32 精度下实现了 2.35 倍的几何平均加速，在混合 fp16 精度下额外提升了 1.95 倍。它在复杂的变系数 Stencil 模式上也实现了 1.34 倍的加速。
ForgeStencil 面向真实的工业场景，加速了 hypre（3.86 倍）、minisweep（5.78 倍）和 gprMax（2.47 倍）等关键软件。它直接满足了石油、医疗和气象行业对生产环境的需求。
与人类专家不同，ForgeStencil 的并行智能体共享一个共同的知识库，从而实现集体进化。基于 Forge 范式，它从代码生成转向自动优化和现实世界部署。
短期内，ForgeStencil 通过在数小时内优化现有软件来降低成本。长期来看，它将加速计算机辅助工程（CAE）、地震成像和芯片设计的数字基础。ForgeStencil 现已在 GitHub 上开源，面壁智能邀请高性能计算专家和开发者共同参与贡献。
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