隨着機器學習模型越來越多地嵌入日常軟件，其大部分運行時間都花在少量計算內核上，如矩陣乘法、卷積和歸一化。優化這些內核是減少延遲和成本的最直接方法之一，但傳統上需要專家工程師手動編寫底層GPU代碼。基於大型語言模型（LLM）的智能體系統現在能夠以更少的人力生成和優化內核，但現有工具大多在隨機生成的張量和孤立內核上進行評估，輸出需要開發者手動重新集成的獨立CUDA代碼，主要針對LLM PyTorch模型，並且對檢查與調試結果的支持有限。
針對這些不足，研究團隊提出了Kernel Forge，這是一個開源、端到端的智能體工具，能夠接受任何未經修改的PyTorch模型。與現有工具不同，Kernel Forge支持視覺、擴散和LLM工作負載，採用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）探索多條優化路徑，而不是單一的精煉鏈。它還附帶圖形用户界面，用於監控進度、檢查候選內核和調試失敗。
研究團隊在搭載GB10 GPU的NVIDIA DGX Spark上，對涵蓋視覺、擴散和LLM工作負載的四個PyTorch模型進行了評估。每個內核僅進行50次優化迭代，Kernel Forge優化了14個內核，使其性能超越PyTorch eager模式：在ResNet-50上，adaptive_avgpool2d加速1.52倍；在Stable Diffusion 3.5 Medium上，group_norm加速1.70倍；在Gemma 4 E2B上，softmax加速2.83倍；在Qwen 3.5 35B-A3B上，softmax加速1.54倍。這些結果表明，Kernel Forge能夠有效降低內核優化的門檻，為AI部署帶來顯著的性能提升。Kernel Forge的代碼已開源，可供研究者和開發者使用。