8位工程師花一年、耗資近千萬的工作，這個開源AI系統7天搞定了
重點摘要
智東西（公眾號：zhidxcom） 作者 | 程茜 編輯 | 雲鵬 智東西8月4日消息，今日，面壁智能聯合開源社區OpenBMB開源全球首個支持Stencil（模板計算）自動研究、自動部署的AI優化系統ForgeStencil。 根據官方披露，ForgeStencil一週內完成了超100個真實工業和科學計算軟件的自動優化，這相當於每年投入約4-8個工程師，等效研發投入為300萬~1000萬元。
智東西（公眾號：zhidxcom） 作者 | 程茜 編輯 | 雲鵬 智東西8月4日消息，今日，面壁智能聯合開源社區OpenBMB開源全球首個支持Stencil（模板計算）自動研究、自動部署的AI優化系統ForgeStencil。 根據官方披露，ForgeStencil一週內完成了超100個真實工業和科學計算軟件的自動優化，這相當於每年投入約4-8個工程師，等效研發投入為300萬~1000萬元。 一般而言，專家每人每年能精調的應用軟件通常不超過20個，ForgeStencil將單個應用所需的優化時長壓縮到了小時級別，研發吞吐提升約1–2個數量級，研發效率提升約100倍，且這一效率可以隨著算力規模加大並行放大。 現代工業與前沿科研的突破高度依賴高性能計算（HPC）軟件，但這類軟件底層普遍存在一種算力密集的核心計算模式Stencil，其核心是對規則網格上每個點及其固定鄰域執行相同局部運算。 Stencil屬於訪存密集型計算，性能受內存帶寬約束，通常會佔據應用絕大部分耗時，其優化水平也直接決定了工業與科研仿真軟件的運行效率。 此前，Stencil優化高度依賴稀缺的HPC專家，這也導致其難以規模化，ForgeStencil就是為解決這一難題而生。 ForgeStencil基於面壁智能提出的全新軟件開發思路Forge Engineering打造，是其繼5月AI製造AI成果ForgeTrain之後取得的又一技術突破。 開源地址：https://github. com/OpenBMB/ForgeStencil 一、兩大Agent協同調優，無需人工介入 ForgeStencil首次實現了從提出優化想法到應用無縫部署的全自動閉環。
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