CAKE：面向昇腾NPU的智能体算子进化系统
论文提出CAKE，一种面向昇腾NPU的CANN原生智能体系统，用多DSL路由、生成与进化模式及知识复用自动设计可部署算子。在53个算子上标准集通过率达100%，隐藏集98.28%，均分78.63，平均加速1.334倍。价格和国内可用性未知。
要点
- 在昇腾950PR的53个CANN-Bench v1.1算子上，标准集1060/1060全部通过，隐藏集4167/4240、通过率98.28%。
- 汇总均分为78.63/100，相对基线的平均性能加速为1.334倍。
- 进化模式经20轮使EngramGateFusion的设备总时间下降46.6%，平均roofline差距约减半。
为什么值得看
GPU核生成已接近专家水平，但昇腾AscendC核因训练数据稀缺仍难自动产出；CAKE试图补上这一能力缺口。
谁会受影响
面向为昇腾NPU开发高性能自定义算子的深度学习系统、编译研究人员与工程团队。
今天就能怎么试
资料未说明代码是否开源、入口、价格或国内产品可用性，相关信息均未知；本文未实测，仅能依据论文了解方法。
原始来源
1CANNBot-CAKE: Collaborative Agentic Kernel Evolution for Ascend NPU · arXiv cs.AI · 2026年10月23日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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