国产工业软件性能优化从“手工作坊”迈向“自动化生产”

新华财经上海8月4日电（记者 高少华）工业软件被称为现代制造业的“大脑”，性能优化则是决定这颗“大脑”能跑多快的关键一环。近年来国产工业软件在功能上快速追赶，却在性能优化上面临同一个瓶颈——极度依赖少数顶尖的人类专家，每人每年所能优化的软件数量有限，难以满足国产制造业升级加速的需求。

国产大模型企业面壁智能4日发布并开源了一套面向模板计算（Stencil）的AI优化系统ForgeStencil。该系统仅用一周时间就自动完成了100多款真实应用的软件自动研究与自主部署，覆盖油气勘探、计算流体力学、电磁仿真、医学影像、气象气候等8大工业领域及5大科学领域，全程无人类专家介入，端到端加速中位数达1.41倍。

Stencil模板计算是科学计算与工业仿真中最基础、也最耗算力的计算模式之一，气象预测、地震勘探、飞机气动设计、材料模拟等场景都离不开它。由于对内存带宽极度敏感，它往往占据应用的大部分运行时长，直接决定软件整体速度。

过去数十年，业界开发了大批编译器、代码生成器与自动调优工具，但始终未能突破“人设计方法、机器执行”的框架：一旦场景或硬件变化，专家就必须重新研究、再手工接入。

ForgeStencil尝试把这一链条彻底自动化，由两个模块协同完成——Kernel Agent负责“写代码”，针对具体场景与硬件自动生成逼近硬件极限的高效计算核心；App Agent负责“装软件”，自动分析每个真实应用、量身打造优化方案、验证计算结果，再无缝集成回原软件。用户只需提供待优化源码，后续的“找瓶颈、写代码、验证、集成”全部由系统完成。单个应用的优化周期从数周压缩至小时级。

在业界看来，ForgeStencil的价值不只在加速比本身，更在于它验证了一条可能的新路径：性能优化从依赖专家逐行手写、逐个调试的“手工作坊”，转向可并行、可复制的“自动化生产线”。当优化能力不再被稀缺人力绑住，国产工业软件从“能用”到“好用”的性能爬坡，才有望获得可持续的底层动力。

目前，ForgeStencil已面向全球开源。ForgeStencil把AI能力直接注入工业软件的核心计算环节，这也标志着中国AI的应用场景正从消费端延伸至制造业的深水区，从日常生活走进工业的核心腹地。对高端装备、能源勘探、芯片设计等自主可控关键领域而言，其性能优化周期的压缩也使之有了更坚实的底座。

编辑：谈瑞

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