2026年10月17日下午，由 CANN 开源社区主办、AtomGit 协办的CANNBench Season 1线下技术沙龙，在南京雨润涵月楼酒店顺利举办。本次活动以聚焦高手论道算子生成，携手共探评测新季为主题，汇聚了算子开发者、AI 基础设施工程师、科研人员与高校师生。沙龙现场完成 Season 1 排行榜正式封榜，头部技术团队现场拆解算子自动生成技术方案，并重磅发布 Season 2 全新评测规则与任务集，打造了一场干货满满的线下技术交流盛宴。

01｜共建公平开放的算子评测生态

CANN 开源社区 PMC 主席 陈敏

活动伊始，CANN 开源社区 PMC 主席陈敏为本次沙龙送上祝福。她向到场的开发者、科研团队与高校师生致以热烈欢迎，并回顾了 CANNBench 项目的初衷：搭建开放的昇腾内核测评平台，降低开发者接入门槛，汇聚社区力量共同打磨内核性能。陈敏提到，项目第一季的探索，是社区开发者协同实践的一次宝贵尝试，也期待后续有更多开发者参与进来，共建昇腾开发生态。

02｜Season 1：开源评测生态交出亮眼答卷

CANNBench Committer 高雪健 & CANNBench Committer 王东旭

随后，CANNBench Committer 高雪健、王东旭分别回顾了 Season 1 的运营成绩。自 5 月 CANNBench 开源仓库上线、7 月 cannbench.com 线上评测平台正式对外开放以来，项目在短短数月内快速成长，已成为昇腾算子生成领域具备社区参考价值的开源评测阵地。

平台累计注册用户756人，各类提交总量达30229次，日均可完成423.6次任务执行，保障开发者不间断开展算子调优与验证。截至10月15日，A3、950PR、950DT 三大硬件榜单，代表性技术方案基本实现53个算子全覆盖，测例通过率突破99%，其中 A3 榜单最优方案加速比可达1.835×。临近赛季收官，各榜单竞争持续白热化，充分展现了社区蓬勃的创新活力。

03｜技术分享精华：顶尖团队拆解算子生成硬核实践

KernelBridge：基于上下文演化的算子内核搜索

深圳河套学院与智子芯元联合团队 技术专家 张睿劼

深圳河套学院与智子芯元联合团队技术专家张睿劼带来 KernelBridge 方案分享，介绍了 Context-Search-Replay 三段式算子内核搜索框架。在 Context 阶段搭建持久化知识库，沉淀硬件优化经验；Search 阶段借助 Bandit 算法完成方案筛选与条件剪枝，合理分配算力预算，完成代码生成与真机实测；Replay 阶段基于真实运行数据复盘结果、修正优化假设，将单次实验经验沉淀为可复用知识，依靠真机反馈持续迭代算子优化上下文。

CAKE：协作式 Agent 算子内核进化

CANNBot 性能调优技术专家 陈薪先

CANNBot 性能调优技术专家 陈薪先针对昇腾算子开发语料稀缺、NPU 硬件架构复杂等行业难题，分享了基于 RSI 自演进思路构建的 CAKE 协作式算子 Agent 体系。项目第一阶段完成 NPU 指令手册 Handbook 搭建，沉淀334张硬件知识卡片；第二阶段启动 Agent 持续自我迭代。实践验证成果亮眼，MLA-Prolog 融合算子实现全自动调优，性能从0.5×提升至1.1×；大规模 TopK 算子通过创新优化思路，实现7倍性能提升。

RSI 算子智造：从内核优化走向 Token 工厂

上海创智学院&递归智核联合团队技术专家 杨典

上海创智学院&递归智核联合团队技术专家 杨典带来自研算子 Agent Kernaut 的实战分享。团队坚持真机闭环验证，累计沉淀上万条微架构知识片段与五万余份真机实测语料。该成果不止在 CANNBench 赛场取得佳绩，还向 SGLang、vLLM 上游社区贡献多套高性能算子，最高实现45.3倍加速。现场还提出“Token 工厂”愿景，探索把算子优化能力落地到大模型真实业务负载场景。

复杂 FA 算子的端到端 Agent 构建

盘古大模型技术专家 张峰

盘古大模型技术专家 张峰聚焦注意力算子开发门槛高、调试定位困难的痛点，搭建覆盖概要设计、代码生成、精度调试、知识沉淀的七环节端到端智能体工作流。团队完成16个注意力算子自动化开发，在 950DT 硬件榜单实现53个算子全覆盖。整套流程沉淀标准化设计模板，为复杂算子的自动化开发提供可落地、可复用的实践范式。

EasyAsc 到 PyPTO Pro：算子 Agent 知识工程实践

CANNBot Agent 技术专家 程禹

CANNBot Agent 技术专家 程禹分享昇腾算子智能开发与优化实践，围绕 Easyasc、ascriptor 与 PyPTO Pro Agent，展示知识按需加载、算子编写、正确性验证及性能调优的完整流程，结合实战演示解析瓶颈定位与迭代优化方法，阐述以知识、样例和检查规则沉淀可复用经验，提升智能体算子开发效率与质量的技术路径。

LINGXI-EVO：带防护机制的算子调优 Agent

iCode 团队技术专家 张奕裕

iCode 团队技术专家 张奕裕将算子调优任务抽象为决策树搜索问题，通过策略卡、前置校验、标准化 SOP 流程固化调优经验。项目搭建多层防护栈，不采信 Agent 自主输出，以真机文件证据作为唯一判断标准，有效规避 Agent 自我欺骗问题。整套方案已开源至社区，同时现场分享了环境对齐、MCP 自动化调用等多条实战打榜技巧。

04｜全新启航！CANNBench Season 2 评测体系重磅发布

南京大学教授、深圳河套学院双聘教授 陈振宇

南京大学教授、深圳河套学院双聘教授 陈振宇带来 Season 2 评测体系发布。新版本新增 L5 高难度任务等级，面向复杂模型计算与程序级优化场景；主评测集更新扩容至60项任务，保留39项经典任务、新增21项前沿任务，纳入 Kimi Delta Attention、Compressed Sparse Attention 等新一代模型算子；Micro 小规模评测集同步迭代更新。伴随算子智能体编译能力成熟，本次评测重心进一步向性能优化倾斜，更加考验 Agent 的深度调优能力。

本次沙龙圆满完成 CANNBench Season 1 的收官封榜，一众顶尖团队带来算子自动生成领域一手落地实践。随着 Season 2 新评测集正式开启挑战，CANN 开源社区将继续携手 AtomGit 与广大开发者，立足真实业务诉求，持续完善昇腾算子开源评测生态，共同探索 AI 驱动算子开发的全新可能性。