KerminalV0.8.8 现已发布

Kerminal_

基于KernelCAT，深度融合 AI+运筹优化，专注于本地化、
安全可控的高性能算子与内核开发。

为高性能计算量身定制

kerminal-agent — zsh
user@local:~/cuda-project$kerminal "帮我优化这个 CUDA kernel 的内存访问模式"
[Kerminal] Analyzing project structure...
─ Plan ─
● 读取 kernel.cu 分析当前内存访问模式
○ 识别非合并访存与 bank conflict
○ 重写 shared memory tiling 逻辑
○ 更新相关调用方参数
○编译验证 & 运行性能对比
● in_progress ✓ completed ○ pending
[Kerminal] Reading kernel.cu ...
─ Plan ─
✓ 读取 kernel.cu 分析当前内存访问模式
✓ 识别非合并访存与 bank conflict
● 重写 shared memory tiling 逻辑
○ 更新相关调用方参数
○编译验证 & 运行性能对比
[Kerminal] Found 3 non-coalesced access patterns in matmul_kernel.
Rewriting with 32×32 shared memory tiling ...
►read_filekernel.cu
►edit_filekernel.cu L42-L87
►shellnvcc -O3 kernel.cu -o kernel_opt
user@local:~/prod-server$kerminal "清理过期日志并重启服务"
[Kerminal] Creating execution plan...
─ Plan ─
✓ 扫描 /var/log/app/ 识别过期日志文件
✓ 删除 30 天前的 .log 文件 (共 47 个, 2.3GB)
● 重启 production 服务
►shellrm -rf /var/log/app/*.log.2025-04-*
⚠ RISK DETECTED
Level: HIGH
Reason: rm -rf on production path
Policy: Requires manual approval (on-request)
🛡️ Approve this operation? [y/n/edit]
user@local:~$y
✓ 47 files removed.
►shellsystemctl restart app-server
🛡️ This will restart the live service. Approve? [y/n/edit]
user@local:~$y
✓ app-server restarted. Status: active (running)
[Kerminal] ✅ All steps completed.
user@local:~/team-project$kerminal "给 matmul 算子添加 AscendC 实现"
[Kerminal] Found Agents.md in project root. Loading team conventions...
─ Agents.md ─
## Coding Conventions
- Kernel 文件统一放置于 src/kernels/
- 命名规则: {op_name}_{platform}_kernel.cpp
[Kerminal] Conventions loaded. Generating implementation...
►write_filesrc/kernels/matmul_ascend_kernel.cpp
✓ Build passed. 4/4 test cases passed.
[Kerminal] New optimization pattern detected. Updating Agents.md with learned strategy...
►edit_fileAgents.md (append)
─ Agents.md (新增内容) ─
## Ascend Matmul Optimization Notes
- 推荐 tiling: M=128, N=256, K=64
- 使用 DoubleBuffer 策略隐藏搬运延迟
- 避免在 AIV 上执行 gather，改用连续内存布局
- 参考实现: src/kernels/matmul_ascend_kernel.cpp
[Kerminal] ✅ Done. Team knowledge base updated.
_

能动手，真闭环

不仅提供代码建议，更能在本地直接读写文件、运行命令。支持处理复杂任务时自动创建 Plan， 以 TODO 列表 清晰追踪任务进度。

三层护栏，安全可控

将“安全”视为一等公民。内置信任目录、多层审批策略，并固化命令风险识别机制，确保高风险操作必须经过人工确认，过程透明。

知识资产化，团队沉淀

AGENTS.md 注入编码规范与构建说明，封装领域专家经验，将个人的调优经验转化为团队可复用的资产。

无缝融入现有体系，掌控全局

突破传统命令行限制，Kerminal 通过全方位的生态协议和创新交互，为您打造一个没有边界的开发底座。

时空回溯

发现指令偏差？按 Esc-Esc 即可退回历史消息节点，重新 Fork 对话，免去从头再来的沉没成本。

图像诊断

直接 Ctrl+V 粘贴图片，基于强大的多模态底座，完美应对编译报错截图、Profiling 性能瀑布图的分析定位场景。

MCP 生态集成

全面支持 MCP 协议，通过简单的配置即可无缝连接外部数据库、Jira 或私有知识库，让本地 Agent 拥有更广阔的操作边界。

打破生态壁垒，全场景算力释放

Scenario 01

异构芯片与国产硬件
适配迁移

针对底层指令集差异与编译工具链碎片化，Kerminal 可自动解析 Target 架构约束，辅助完成从算子代码映射、内存对齐到编译纠错的全链路迁移，大幅降低跨平台移植成本。

# 硬件在环 (HITL)# 智能自修复# 跨平台端到端
适配迁移动效示意
极致调优动效示意
Scenario 02

高性能算子开发与
极致调优

融合运筹优化逻辑，在本地通过 Profiling → 定位热点瓶颈 → 算法重构 → 自动回归验证的闭环链路，协助开发者快速榨干硬件性能，实现微秒级延迟优化。

# TDD 测试驱动# 分钟级构建# 硬件感知优化

深入核心业务，交付真实性能

拒绝理论数值，用真实的工程重构数据建立绝对的专业信任。

Kerminal

10分钟：全自动实现 mHC 算子单数据类型基础功能

通过智能论文理解与自动化代码生成，将传统需数天甚至数周的开发过程压缩至 10 分钟。

自主检索论文：自主检索 DeepSeek 最新论文并精准提取核心公式。

对照解析转化：自动检索开源实现（如 GitHub 上 tokenbender 的代码）进行对照解析，并将其与数学公式精准转化为算子定义。

全程零编码：自动探测并配置 Ascend 开发环境，生成 CPU 参考实现用于基准测试，并在 10 分钟内无需人工编码直接输出 fp32 基础功能版的代码及完成硬件在环测试。

企业级加速底座，激发团队全域潜能

针对数据敏感型企业与大规模开发团队，Kerminal 提供满足极高合规要求的企业级私有化部署解决方案。核心代码与工程数据不出网，重塑企业底层开发范式。