# bertaye/agentic-cuda-optimizer

> Агентный оптимизатор CUDA-ядер на LangGraph: по описанию задачи генерирует, проверяет, бенчмаркает и итеративно улучшает ядра, сохраняя самый быстрый корректный вариант.

- Магнитуда: 3,0 из 10 — Ранний сигнал
- Звёзды: 16 всего · +19 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 26
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: AI-агенты · Язык: Python · Создан: 2026-09-24 · Последний коммит: 2026-09-24
- GitHub: https://github.com/bertaye/agentic-cuda-optimizer · Страница: https://gitnova.dev/r/bertaye/agentic-cuda-optimizer

## Чем пригодится

- Сгенерировать и оптимизировать CUDA-ядро для GEMM по текстовому описанию задачи
- Продолжить оптимизацию с лучшего ядра предыдущего запуска, передав его через --initial-kernel
- Профилировать кандидатов через Nsight Compute и использовать счётчики для следующей итерации

## Почему он здесь

- Сегодня уже 19 звёзд, к концу дня ожидается около 26.
- Репозиторию 1 день, а у него уже 16 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Hacker News: «Show HN: Agentic CUDA Kernel Optimizer» — 25 очков, 4 ч назад.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 1
- Issues и pull requests: 0
- Наблюдателей: 0
- В среднем за неделю: 13 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 5

## Звёзды по дням за 6 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-20 … 2026-09-25: 0, 0, 0, 0, 0, 19

## Hacker News

- Show HN: Agentic CUDA Kernel Optimizer — 25 очков, 4 комментариев: https://news.ycombinator.com/item?id=49842596

## Где замечен сейчас

- Замечен на Hacker News

## Ещё в этой категории

1. **paperclipai/paperclip** — 8,7 · Взлёт · AI-агенты · TypeScript · +788 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 1 337
   Открытая платформа на Node.js и React для оркестрации команды AI-агентов: цели, оргструктура, бюджеты, тикеты и аудит. Подходит командам, которые запускают автономных агентов (Claude Code, Codex, Cursor и др.) и хотят управлять ими как…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/paperclipai/paperclip.md
2. **vectorize-io/hindsight** — 8,1 · Взлёт · AI-агенты · Python · +509 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 928
   Hindsight — система долговременной памяти для AI-агентов: хранит факты и наблюдения, а не только историю диалога, и показывает SOTA-результаты на бенчмарке LongMemEval. Работает как сервер (Docker, pip, Helm) или встроенно, с клиентами…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/vectorize-io/hindsight.md
3. **google/ax** — 7,9 · Взлёт · AI-агенты · Go · +391 звезда сегодня, к вечеру ≈ 745
   Декларативный оркестратор для запуска автономных AI-агентов в кластере на базе Kubernetes-подобной модели с манифестами Task, Workspace, Gateway и Model. Изолирует агентов в песочницах, подготавливает окружение и ограничивает сетевой…
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/google/ax.md
4. **NandhaKishorM/laya** — 7,7 · Остывает · AI-агенты · Python · +630 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 1 196
   Laya — неавторегрессивный движок принятия решений: за один forward pass (~35 мс на GPU) отвечает на типизированные вопросы (choice, score, noul) по любому состоянию (текст, письмо, тикет, JSON) с калиброванными вероятностями.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/NandhaKishorM/laya.md
5. **Contrastive-LM/CLM** — 7,6 · Ранний сигнал · AI-агенты · Python · +179 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 361
   CLM — это класс языковых моделей System One, обученных контрастивно сопоставлять состояния и действия; репозиторий поднимает CLM-8B за TypeSafe-совместимым API для быстрых решений агентов.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Contrastive-LM/CLM.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-09-25 14:45 UTC, обновление каждые 30 минут.