Atrex Kernel Agent — воркфлоу
Фреймворк Alibaba для оптимизации GPU-ядер кодирующими агентами: Supervisor проверяет корректность и скорость перед принятием
- 212 ★ репозитория
- Последний коммит
- Apache-2.0
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Агент правит и запускает код ядер на GPU-воркерах, расходуя вычислительное время и токены
- Кампания пишет рабочие файлы и данные профилирования в выбранную папку
Установка
- Работает в
Ручная установка
Клонируй `alibaba/atrex-kernel-agent`, открой его в кодирующем агенте и прочитай `docs/quickstart.md`. Установи подходящие пакеты AKA, проверь окружение и запусти кампанию на нужном операторе с заданным числом итераций. По итогам сообщи проверенный результат и папку вывода.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Агент правит и запускает код ядер на GPU-воркерах, расходуя вычислительное время и токены
- Кампания пишет рабочие файлы и данные профилирования в выбранную папку
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Atrex Kernel Agent (AKA) ведет оптимизацию GPU-ядра циклом из исследования, правки, профилирования и оценки. Кодирующий агент выдвигает варианты, а Supervisor сам проверяет корректность и сравнивает кандидата с лучшей версией в одной и той же выделенной GPU по схеме ABBA. Принимается только подтвержденное улучшение. Цикл состоит из пяти шагов: замер исходной реализации, поиск и правка управляемого черновика с закрытыми инструментами оценки, отчет с привязкой к снимку исходника и замерам, проверка и продвижение, продолжение с сохранением знаний. Поддержаны агенты Claude, Qoder, Codex, Pi и DSH, инструменты CUDA, Triton, CuTeDSL, FlyDSL и TileLang для карт NVIDIA, AMD и T-Head PPU. Знания по оптимизации лежат в GPU Wiki.
Для кого. Инженерам по производительности и разработчикам операторов для GPU, которые хотят доверить агенту подбор оптимизаций, но принимать только измеренные улучшения.
Подходит, если
- Оператор уже работает, но медленнее нужного, и надо запустить серию попыток с замерами
- Правка агента может сломать результат, и ее принимают только после проверки корректности
- Работа идет на нескольких видеокартах разных вендоров, а оценка должна идти на одинаковом оборудовании
- Улучшения нужно сохранить с доказательствами, чтобы продолжить ими следующий эпизод
Не подходит, если
- Нет рабочего GPU-окружения Agate: основной путь оценки идет через него
- Нужна быстрая разовая правка кода: цикл с замерами рассчитан на серию итераций
- Оптимизируется веб-сервис или другой код без GPU: инструмент рассчитан на ядра
Пример запроса к агенту
Прочитай `docs/quickstart.md` и поставь подходящие пакеты AKA из этого репозитория. Оптимизируй оператор /path/to/atrex-bench/operator на воркере Agate с архитектурой <gpu_arch> через CUDA, агент Claude, режим production, до 20 итераций.Ограничения
Нужны GPU-окружение Agate, подготовленные входные данные оператора и один из поддержанных агентов. Версия в описании репозитория v0.4.0, это ранний проект с быстро меняющейся архитектурой. Репозиторий большой: около 1,6 тысячи файлов и подмодули, клонировать его стоит заранее. Часть документации, например `docs/legacy-workflow.md`, описывает старый процесс. Стоимость токенов агента при длинных кампаниях в README не оценена. Последний коммит в репозитории датирован ноябрем 2026 года.
Как отключить. Удалите рабочую папку кампании (в примере README это `~/aka-opt`) и клон репозитория. Установленные в окружение пакеты AKA снимаются средствами того менеджера пакетов, которым вы их ставили.
Частые вопросы
Как запустить кампанию?
Откройте репозиторий в кодирующем агенте и дайте ему задание: прочитать `docs/quickstart.md`, поставить пакеты, указать путь оператора, архитектуру GPU, фреймворк и бюджет итераций.
Какие агенты поддерживаются?
Claude, Qoder, Codex, Pi и DSH. Для DSH есть отдельный адаптер в `docs/dsh-harness-adapter.md`.
Как проверяется улучшение?
Supervisor проверяет корректность и политику, затем сравнивает кандидата и лучшую версию в одной GPU по схеме ABBA. Только подтвержденное улучшение продвигается дальше.
Какие карты и инструменты поддержаны?
NVIDIA, AMD и T-Head PPU, инструменты CUDA, Triton, CuTeDSL, FlyDSL и TileLang. Оценка Atrex-Bench идет через Agate.
Что такое GPU Wiki?
Структурированная база знаний об оптимизации ядер, лежит в папке `gpu-wiki/` репозитория и служит агенту источником приемов.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
ВоркфлоуНавык Claude Code для оптимизации GPU-ядер: агент профилирует, правит и замеряет ядро по кругу, пока ускорение не прекратится.
CLI ForgeKernel многими часами разгоняет GPU-ядро: Claude Code пишет варианты, а замеры и профиль отбрасывают все, что не быстрее.
Хранит разборы оптимизаций GPU-ядер для Blackwell и Hopper, чтобы агент отвечал по источникам, а не по памяти модели.
Плагин для Claude Code и Codex вводит режимы xdo, xdel и xflow: главный агент планирует, исполнитель кодит, оценщик проверяет.
agentplay превращает локальные сессии Claude Code, Codex и Cursor в карту файлов и таймлайн с повтором шагов.
Скиллы для написания, отладки, замера и оптимизации программ TileLang и CUDA по данным исходников, лоуэринга и профайлеров
Коротко о README
Обзор описывает цикл из пяти шагов и схему архитектуры: базовая линия, агент, закрытая среда инструментов, выполнение на GPU, приемка. Ниже идут новости релизов, быстрый старт через задание агенту и ссылки на документацию.