OpenBMB/ForgeKernel

Что это?

Ключевые возможности

• 01Преобразует эталонное ядро в план этапов с учетом архитектуры для coding agent.
• 02Делает каждое принятое ядро новым эталоном и автоматически запускает следующие поколения.
• 03Проверяет корректность, сравнивает время выполнения кандидатов с эталоном и профилирует их с помощью Nsight Compute.
• 04Сохраняет подтвержденные GPU-пробой механизмы работы оборудования в базе знаний, разделенной по архитектурам.
• 05Поддерживает выполнение задач на CuTe DSL и CUDA C++ с GPU локально и по SSH.

Сценарии использования

• Оптимизация оператора PyTorch или пользовательского ядра на GPU Hopper или Blackwell.
• Запуск длительных кампаний настройки ядер без участия пользователя и изучение сформированного отчета.
• Изучение опубликованных вместе с проектом ядер для attention, GEMM и операций свертки.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий

2. 2

   Создайте виртуальное окружение и установите ForgeKernel

   python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e .
3. 3

   Установите рекомендуемый пакет CuTe DSL

   pip install nvidia-cutlass-dsl
4. 4

   Проверьте установленную версию

   forge --version

Что важно знать

• !Требуется GPU NVIDIA Hopper (sm90) или Blackwell (sm100).
• !Нужна CLI Claude Code с выполненным входом или переменная ANTHROPIC_API_KEY.
• !Один запуск занимает несколько часов; в примере на B200 результат достиг 5,2x примерно через 1,5 часа.
• !Проект находится на ранней стадии: всего 8 звёзд и версия 0.1.0.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое ForgeKernel?

Агент для саморазвития GPU-ядер, оптимизирующий ядра CUDA и CuTe DSL: каждое принятое ядро становится новым эталоном. ForgeKernel берет за основу существующее эталонное GPU-ядро, измеряет время выполнения и собирает профиль на целевом оборудовании, а затем составляет план этапов с учетом архитектуры, который реализует coding agent. Каждое принятое ядро становится эталоном для следующего поколения, поэтому оптимизация продолжается и после достижения лучшей известной реализации. Механизмы работы оборудования, подтвержденные GPU-пробой, сохраняются в базе знаний, организованной по архитектурам GPU, и повторно используются для разных операторов.

ForgeKernel можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

ForgeKernel распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

ForgeKernel всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в ForgeKernel — 4 нояб. 2026 г..

Для чего можно использовать ForgeKernel?

Оптимизация оператора PyTorch или пользовательского ядра на GPU Hopper или Blackwell. Запуск длительных кампаний настройки ядер без участия пользователя и изучение сформированного отчета. Изучение опубликованных вместе с проектом ядер для attention, GEMM и операций свертки.

Как установить ForgeKernel?

Клонируйте репозиторий Создайте виртуальное окружение и установите ForgeKernel: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -e . Установите рекомендуемый пакет CuTe DSL: pip install nvidia-cutlass-dsl Проверьте установленную версию: forge --version

Где скачать ForgeKernel?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/OpenBMB/ForgeKernel