过去几年，AI 基础设施正在快速变化。模型越来越大，硬件选择越来越多，企业对本地化、安全可控和高性能计算的需求也越来越强。
但在真实工程现场，问题往往不是“有没有算力”，而是“算力能不能被真正用好”：一台 AI 服务器交付之后，开发者还要面对模型迁移、算子适配、编译报错、性能调优、环境兼容等一系列问题。
很多时候，模型能跑起来，只是第一步；要跑得快、跑得稳、跑得可控，背后还需要大量底层工程工作。
这就是 Kerminal 想解决的问题。
点击使用：Kerminal — AI 驱动的算子开发平台
- 为计算加速而生的 AI Agent -
Kerminal 是一个面向计算加速场景的 AI Agent。
它基于 KernelCAT(CAT: Computing Acceleration Terminal，计算加速终端)，融合 AI 与运筹优化能力，专注于本地化、安全可控的高性能算子与内核开发。
你可以把它理解为，一位常驻本地开发环境中的“计算加速搭档”。
它不只是告诉你代码应该怎么写，而是可以进入真实工程环境，读取项目结构，拆解任务计划，修改文件，运行命令，分析报错，并推动编译、测试和优化流程继续向前。
比如，当你提出：帮我优化这个CUDA kernel的内存访问模式。
Kerminal 会先分析项目结构，再读取相关代码，识别可能存在的非合并访存、bank conflict 或 shared memory 使用问题，然后形成清晰的执行计划，逐步完成代码修改、编译验证和性能对比。
这意味着，很多过去需要开发者反复切换工具、手动排查、手动试错的工作，可以被整合进一个更连续的开发流程里。
- 它不是代码补全，而是工程闭环 -
传统 AI 编程工具更多关注“生成代码”。
但在计算加速场景里，仅仅生成代码远远不够。
一个算子是否真正可用，不只取决于代码看起来是否正确，还取决于它能否在目标硬件上编译通过、能否处理真实输入、能否达到预期性能、能否和现有工程环境兼容。
Kerminal 关注的是完整工程闭环。
它可以根据任务自动创建 Plan，用 TODO 列表追踪进度；可以在本地读写文件、运行命令；也可以根据报错继续修复，让开发过程不再停留在“建议层面”。
对工程师来说，Kerminal 更像是一个可以协作执行任务的 Agent，而不是一个只负责补全几行代码的助手。
- 安全可控是底层能力 -
计算加速往往发生在企业核心代码和关键工程环境中。
因此，Kerminal 从一开始就把安全可控放在重要位置。
它支持信任目录、多层审批策略和命令风险识别机制。对于高风险操作，系统会要求人工确认，避免 Agent 在未知边界内自动执行危险命令。
同时，团队也可以通过 AGENTS.md 注入编码规范、构建说明和领域经验，把个人经验沉淀为团队可复用的知识资产。
这对算子开发和性能调优尤其重要。
因为很多优化经验过去只存在于少数专家的脑子里，而 Kerminal 希望帮助团队把这些经验沉淀下来，变成可以复用、可以传承、可以持续演进的工程能力。
- Kerminal 适合谁 -
如果你正在做模型适配、算子开发、推理优化、异构硬件迁移，Kerminal 都可能成为你的开发搭档。
它尤其适合这些场景：
在国产硬件或异构芯片上迁移模型和算子；
针对 CUDA、Ascend 等环境进行 kernel 优化；
根据 Profiling 信息定位性能瓶颈；
在本地工程环境中完成编译、测试和回归验证；
把团队的调优经验沉淀为长期资产。
点击使用：Kerminal — AI 驱动的算子开发平台
我们相信，AI 时代的计算加速，不应该只依赖少数专家手工试错。
Kerminal 想做的，是让复杂的算子开发和性能优化变得更自动、更透明、更可控。
你负责提出目标，Kerminal 和你一起交付。
让国产算力真正“好用”起来，这是我们做 Kerminal 的起点。
#算子开发#国产算力#交付#计算加速