mlc-ai/TIRx-harness
An Open Compiler Harness for Agentic GPU Programming
О проекте
Компиляторный harness для агентной разработки GPU-ядер: объединяет DSL TIRx-lite, анализ компилятора (синхронизация, гонки памяти, численное поведение) и удалённое исполнение через kcoral. Предназначен для исследователей и инженеров, обучающих AI-агентов писать корректные и быстрые GPU-ядра.
Чем пригодится
- Запустить оптимизацию зарегистрированного workload через benchmark server
- Проверить GPU-ядро на гонки памяти и ошибки синхронизации средствами компиляторного анализа
- Выполнить GPU-работу на удалённой машине, оставив агента локально через kcoral
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 21.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 75 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #182.
- Около 10 форков в сутки — код забирают себе.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @MasterJH5574 (689 подп.), @mbrukman (391 подп.), @Ubospica (283 подп.).
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 75
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 21
- Форков
- 13
- Issues и pull requests
- 13
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Rust
- Последний релиз
- v0.1.2.post1 · 30 сентября 2026
- Создан
- 29 сентября 2026
- Последний коммит
- 30 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 1 октября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #179
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/mlc-ai/TIRx-harness)Похожие по описанию
-
0,4
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.
-
4,4
luxine/CalcKernel
CalcKernel — статически типизированный язык для числовых вычислительных ядер, компилируемый в нативный код, C или WebAssembly и вызываемый из внешних приложений через типизированные интерфейсы.