专题：heterogeneous-hardware

KernelEvolve是Meta开发的代理式内核优化系统，针对异构AI硬件（NVIDIA/AMD GPU、MTIA芯片）实现自动化内核生成。通过LLM合成器、树搜索引擎和检索增强知识库，系统可跨平台优化模型性能，显著提升推理和训练吞吐量。该技术已应用于生产环境，优化每天数万亿次的广告模型推理请求，标志着AI软硬件协同优化的新范式。

smolcluster 是一个基于 Python socket 的教育型分布式训练框架，重新实现了 EDP、SyncPS、FSDP、DP、MP、PP 等主流并行算法，并在 Mac Mini、Raspberry Pi、GPU 与 Jetson 等异构硬件上完成测试。项目以单文件形式提供，旨在帮助学生和研究者从底层网络层面学习分布式系统原理。