面壁智能開源 ForgeStencil：雙 Agent 一週自動優化 100+ 工業軟件，全程零人工介入

高性能計算領域長期被一個細小卻關鍵的環節卡住瓶頸，那便是 Stencil 模板計算。無論是氣象預報的網格推演，還是地震波在地下岩層的傳導模擬，甚至電磁場的擴散與材料微觀結構的演化，背後都依賴這套以網格點鄰居加權組合、不斷刷新整體運算的基礎模式。然而這類運算對記憶體頻寬的要求極高，往往消耗掉整個應用程式大半的執行時間，其效率高低，直接決定了關鍵工業軟體與科學研究的推進速度。過去要將 Stencil 計算淬煉到接近硬體物理極限，幾乎只能依靠極其稀缺的高性能計算專家，憑藉大量人工實驗與深厚經驗，才能勉強達成。為了解決這項困境，學界與業界曾嘗試透過編譯器、程式碼生成器與自動調校系統來分擔工作。

這些工具雖然能自動生成程式碼、自動搜尋參數組合，但深層的優化演算法本身仍依賴人為設計與整合。一旦遇到不同的應用場景、資料形狀或硬體架構，就必須重新手動介入調整，無法真正形成規模化的生產力。技術瓶頸長期難以突破，使得 Stencil 優化始終停留在小眾專家手中。就在這樣的背景下，面壁智能與 OpenBMB 開源社群聯手拋出了一枚震撼彈，正式開源全球首個支援 Stencil 自動研究與自動部署的 AI 優化系統 ForgeStencil。這套系統最引人注目的特點，是採用了雙 Agent 驅動架構，實現了全程零人工介入的自動化作業。

使用者只需將待優化的應用程式原始碼投入系統，從自動分析、熱點定位、Kernel 鍛造，到算子替換、正確性驗證、最終整合回原應用程式，所有環節都不需要任何專家插手決策，完全由 AI 自主完成。整個架構由兩大核心 Agent 分工協作。其中 Kernel Agent 扮演算子鍛造科學家的角色，專注於自主研究並合成高性能 Kernel。它針對主流 Stencil 類型、多種資料形狀與精度要求，構建專用的算子矩陣，將複雜的數學表達式轉化為逼近硬體極限的優雅程式碼。

另一邊的 App Agent 則肩負工程落地的重任，為每個真實應用程式量身打造優化方案，細緻地定位效能熱點、建立 GPU 基線、驗證整合結果，最後以應用程式自帶的測試案例進行端到端評估，確保優化成果能實際落地。這套系統的實際成效，遠不止於實驗室中的漂亮數據。面壁智能揭露的測試結果顯示，在與 Halide、Devito、EBISU、DRStencil、FlashFFTStencil 等知名框架的同臺競技中，ForgeStencil 於同精度 fp32 條件下取得了幾何平均 2.35 倍的加速；進一步採用混合精度 fp16 讀寫後，還能再額外獲得 1.95 倍的效能提升。

即使是在公認最困難的變係數 Stencil 全形狀測試中，相較於最優基線，依然保有 1.34 倍的幾何平均加速，表現相當強勢。更值得關注的是，這項技術並非停留在理想的 Benchmark 環境，而是真正紮進了真實工業場景。在主流科學軟體與權威基準測試中，約有 42% 的優化案例直接對應真實工業生產。具體成果包括 hypre 結構化多重網格求解器函式庫加速 3.86 倍、minisweep 核反應堆中子學輸運加速 5.78 倍、gprMax 與 FDTD 電磁模擬加速 2.47 倍、RTM 逆時偏移油氣地震成像加速 1.81 倍、道達爾 minimod 地震 mini-app 加速 1.

22 倍、QuantLib 債券定價加速 1.82 倍、非笛卡爾 MRI 重建加速 2.45 倍、數字乳腺斷層成像反投影加速 1.63 倍。從石油公司、醫療設備到氣象部門的實際生產負載，它都能直接消化應對。ForgeStencil 的另外一項突破，在於知識的累積與共享。人類專家的優化經驗往往鎖在個人腦海中，難以系統化傳承；而 ForgeStencil 能讓大量並行運作的 Agent 共用同一個知識庫，經驗即時互通有無，實現智慧型的集體同步進化。

據了解，這套系統僅用一週時間就完成了超過 100 個真實工業與科學計算軟體的自動優化，將單一應用程式的優化時長壓縮到小時級，研發效率提升約 100 倍，且能隨著算力規模擴展而平行放大。這是面壁智能繼今年 5 月推出 ForgeTrain 之後，基於 Forge Engineering 軟體工程範式交出的又一項重要成果。從自動生成程式碼進一步邁向自動研究優化，從局部算子的效能提升拓展到真實應用程式的整體部署。短期而言，存量工業軟體的優化可以小時級速度拿到接近硬體極限的實現，藉由算力節約與研發流程壓縮直接達成降本增效。

長期來看，當 CAE 模擬、地震成像、電磁與流體運算這些支撐高端裝備、能源勘探、晶片設計的數位底座都能被自動化優化，國產製造業的整體升級也將因此踩下加速踏板。目前 ForgeStencil 已在 GitHub 上全面開源，面壁智能也向 HPC 學者、工業軟體從業者與開源開發者發出共建邀請，希望攜手推動高性能計算走向全新的自動化時代。