现代工业与前沿科研的每一次跃迁，其背后都离不开庞大而精密的高性能计算软件体系支撑。而在这些软件的底层逻辑中，往往潜藏着一种既关键又“吃力”的核心计算范式——stencil 模板计算。无论是数值天气预报、地质地震波反演、电磁场建模，还是新型材料微观结构模拟，其数学本质均可归结为：在离散网格上，持续利用邻域点的加权组合更新每个网格单元的状态。这类计算天然具有高访存比、强数据局部性特征，极易受内存带宽制约，常占据整个应用执行时间的60%以上——它的效率，直接牵动一国高端工业软件与科学计算基础设施的命脉。
以往，将 Stencil 计算推向硬件性能天花板，几乎只能依赖凤毛麟角的超算领域专家。尽管已有编译器框架、DSL 代码生成器及自动调优工具链（如 Halide、TVM 等）可辅助生成代码或搜索参数，但其优化策略的设计、调度模型的构建、硬件特性的适配，仍需资深工程师深度介入。一旦更换计算场景、调整模板形状（Shape）、迁移至新架构平台，便需重新手工建模、反复调试，严重阻碍了优化能力的泛化与规模化复用。
如今，这一长期僵持的局面正被打破——面壁智能携手 OpenBMB 开源社区，正式发布全球首个支持 Stencil 全流程自动研究与自动部署的 AI 驱动优化系统：ForgeStencil，并同步开源。
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官方披露数据显示，ForgeStencil 在一周内即完成对100余款真实工业级与科研级软件的端到端自动优化，单任务平均优化耗时压缩至小时量级，相较传统人工优化方式，研发效率提升约百倍；且该能力具备良好的横向扩展性，可随计算资源规模线性增长。这意味着，Stencil 优化首次真正挣脱人力瓶颈，迈向工业化、标准化、可复制的规模化落地阶段。
其最具革命性的突破，在于首创“双 Agent 协同、零人工干预”的全自动范式。用户仅需提交原始应用源码，系统即可自主完成从热点识别、Kernel 构造、算子替换、正确性验证，到最终无缝集成回原工程的全部环节，全程无需任何专家介入决策。系统由两大智能体构成：
- Kernel Agent：专注算子级创新，扮演“算法科学家”角色，面向主流 Stencil 类型（如 Jacobi、Gauss-Seidel、Laplacian 等）、多维 Shape 变体（3D/2D/非规则）、不同精度需求（fp32/fp16/int8），自主开展数学建模、访存调度设计与指令级优化，构建高性能专用算子矩阵，将抽象公式转化为逼近硬件物理极限的高效实现；
- App Agent：聚焦工程落地，担当“系统工程师”，为每一款真实应用定制优化路径：精准定位性能瓶颈、建立 GPU 基线性能模型、驱动 Kernel Agent 生成适配算子、完成集成测试，并调用应用自带测试用例实施端到端功能与性能双重校验。
在权威算子级基准对比中，ForgeStencil 与 Halide、Devito、EBISU、DRStencil、FlashFFTStencil 等主流框架同场竞技：在统一 fp32 精度下，取得几何平均2.35倍加速；启用混合精度 fp16 加载/存储后，进一步获得1.95倍额外提速；即使面对业界公认的难点——变系数、全 Shape 支持的复杂 Stencil 场景，仍相较当前最优基线保持1.34倍几何平均加速优势。
更值得关注的是，ForgeStencil 并未止步于理想化 Benchmark，而是深度切入真实工业产线。在其已验证的典型应用中，约42% 的优化案例直接对应实际生产环境：
- hypre 结构化多重网格求解器库提速3.86倍；
- minisweep 核反应堆中子输运模拟加速5.78倍；
- gprMax 与 FDTD 电磁仿真框架提速2.47倍；
- RTM 逆时偏移地震成像算法提速1.81倍；
- 道达尔 minimod 地震 mini-app 加速1.22倍；
- QuantLib 金融衍生品定价库提速1.82倍；
- 非笛卡尔坐标系 MRI 图像重建加速2.45倍；
- 数字乳腺断层合成（DBT）反投影计算加速1.63倍。
从能源勘探企业、高端医疗影像设备厂商，到国家级气象中心，其负载均已纳入 ForgeStencil 实际优化范围。
区别于人类专家经验高度私有化、难以沉淀与复用，ForgeStencil 构建了一个共享知识中枢——海量并行运行的 Agent 共同维护、实时更新同一套优化知识图谱，实现经验的即时共享与群体智能的协同进化。这也是面壁智能继今年5月推出 ForgeTrain（AI 驱动的训练自动化系统）之后，依托 Forge Engineering 软件工程新范式所交付的又一里程碑成果：从“自动生成代码”，跃升至“自动研究+自动优化”；从“单点算子加速”，拓展至“真实应用闭环部署”。
短期来看，存量工业软件可通过 ForgeStencil 实现小时级自动升级，快速获取逼近硬件极限的高性能实现，显著降低算力消耗与研发周期，直接驱动降本增效；长远而言，当 CAE 仿真、油气地震成像、电磁与流体建模等高端装备研发、能源勘探、芯片设计的核心数字底座全面实现自动化优化，中国制造业智能化升级进程将获得实质性加速引擎。目前，ForgeStencil 已在 GitHub 全面开源，面壁智能诚邀全球 HPC 学者、工业软件开发者及开源社区共建者共同参与生态建设。
