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从“守金山卖矿石”到“世界镁都” 青阳用轻金属完成重转型,从“守金山卖矿石”到“世界镁都” 青阳用轻金属完成重转型_我的网站

A |     智东西（公众号：zhidxcom）     作者 | 程茜     编辑 | 云鹏          智东西7月22日报道，昨日，阿里千问最新发布的Qwen3.8预览版模型在英伟达评估AI进行算子优化的榜单上登顶，排名超过腾讯混元、人类开发者、Cursor。         榜单中SOL得分指的是GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。模型这一分数越接近1，代表其生成和优化GPU算子能力越接近理论极限，可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进算子。    　　池州8月21日电 (刘鸿鹤)“目前全县已培育产业链规上企业19家，上半年镁铝轻合金全产业链实现产值25.9亿元(人民币，下同)，同比增长61.3%，全年产值有望突破50亿元。”21日，安徽省池州市青阳县科技工业信息化局副局长苏航在2026变形镁合金技术与市场研讨会开幕式上说。         这一榜单中排名第二的是腾讯混元Hyra、排名第四的是人类开发者Amir M. Mir、排名第六的是美国AI创企doubleAI的全自动GPU内核生成智能体系统、排名第十的是AI编程独角兽Cursor，其他项目暂未找到公开打榜记录。         SOL-ExecBench榜单是今年3月，英伟达推出的GPU CUDA Kernel内核优化基准评测套件，面向Blackwell B200架构专门用来评测AI智能体、编译器、自动内核生成工具写出的GPU算子性能。Qwen3.8登顶的FlashInfer-Bench子集，就是专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。         7月19日，阿里千问大模型团队宣布将很快发布并开源Qwen3.8。　　据了解，该县白云石储量位居华东前列，却曾长期陷入“守着金山卖矿石”的发展困境。如今，当地从卖原石到炼合金，从原料外销到全链自主，依托最轻的镁金属材料，完成了资源型县域的重量级产业转型。

B | 8月20日，来自德国的客商Peter(右一)正在观察用镁基新材料制造的汽车零部件。刘鸿鹤 摄　　近年来，青阳锚定打造世界一流镁基新材料生产、应用、创新、人才“四个基地”目标，以安徽宝镁项目为龙头，全力建设“世界镁都”。该模型参数2.4T，可能是除了Fable 5外最强大的模型。“目前，我们已累计完成投资87亿元，宝镁10万吨产线实现全流程量产，全国唯一的镁水直供短流程产业园在当地建成投用。”苏航说。昨晚，Qwen3.8-Max-Preview更新，前端（WebDev）表现更好。         一、从124个模型中提取，共235项CUDA内核优化任务          随着AI智能体生成与优化GPU内核的能力持续增强，现有基准评测的一大局限暴露，其只看重相对软件基线的加速比，而非内核执行方案本身贴近硬件最优效率的程度。　　据青阳县商务局党组书记、局长王青山介绍，安徽宝镁项目规划产能30万吨，约占全国镁合金总产能的四分之一。而在现代数据中心中，未能充分利用硬件的kernel意味着算力与能源的双重浪费。目前，安徽省镁基新材料创新研究院已落地运营，上海交通大学、西安交通大学、重庆大学等多所高校科研团队先后入驻开展技术研发。　　“中国企业在镁材料深加工及环保技术上的突破，为全球供应链提供了更具竞争力的选择。

C |          基于此，英伟达提出了SOL-ExecBench基准套件。这一套件共有235项CUDA内核优化任务，提取自124个商用及前沿人工智能模型，覆盖大语言模型、扩散模型、计算机视觉、音频、视频以及混合架构，目标硬件为英伟达Blackwell系列GPU，涵盖BF16、FP8、NVFP4精度下的前向与反向计算负载。         与以往基于软件性能来进行评估标准相比，SOL-ExecBench的评估目标有所不同。

D | 其通过“Speed-of-Light（SOL）”界限来评估内核性能，即由GPU的峰值算力与HBM带宽共同决定的理论性能极限。         英伟达开发的SOLAR工具能够从FLOP数量、字节数、GPU峰值吞吐量以及带宽等方面，分析出这些基于硬件的SOL界限，然后将这些界限与预先定义的评分基准相结合，从而得出SOL评分。”德国客商Peter表示，此次到访青阳，旨在寻求长期稳定的合作伙伴，重点聚焦镁材料在汽车轻量化领域的应用研发，双方就建立定期互访机制、共享市场信息达成初步合作意向。Peter很轻松地拿起用镁合金制造的汽车零部件。         具体来说，评分为0.5表示与基准值相当，评分为1.0表示达到了硬件上的SOL界限。因此，这个评分不仅反映了相对于基准值的改进程度，还体现了与最大可实现硬件性能相比所剩余的优化空间。刘鸿鹤 摄　　吉林大学材料科学与工程学院教授王珵表示，变形镁合金具备优异的强塑性，在新能源汽车、轨道交通、3C电子等领域拥有广阔的应用潜力。“我们希望快速挤压变形镁合金技术能在青阳落地转化，带动上下游关联产业集聚发展。         为保证评分结果的可靠性和可重复性，SOL-ExecBench还包含一个沙盒评估工具。此外基于其开发的智能优化算法，可以在相同的评估协议下改进提供的PyTorch参考实现，这种优化算法可以识别出那些试图操纵评估器的行为，即试图绕过评估机制以获得更快的运算结果。”　　据了解，安徽宝镁项目总投资148亿元，配套白云石矿储量超13亿吨。         此次Qwen3.8拿下第一的是FlashInfer-Bench子集，专门用于测试和优化大语言模型推理系统中的GPU算子。         该子集包含26个来源于Llama-3.1-8B、Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V3/R1的问题。

E |          该子集覆盖的精度格式为BF16与FP8，每个问题提供7-48个动态形状的输入配置，覆盖真实生产场景，典型任务包括融合注意力（Fused Attention）、FP8 MoE和RMSNorm等推理关键算子。         根据官方披露，该测试套件中所有提交内容均在真实NVIDIA B200 GPU上隔离执行，GPU时钟锁定在1500 MHz以保证可复现性。苏航表示，青阳已开设镁基数控专项培训班，今年以来累计培育镁产业技能人才190余人。         二、榜单排名靠前，意味模型具备闭环自我改进潜力          Kernel优化是少数几个可以提供清晰、客观、可量化反馈信号的真实工程任务之一：          反馈明确：运行时间、吞吐量、带宽利用率可以精确测量；     标准客观：距离硬件理论极限还有多远，没有歧义；     迭代自然：每一轮优化都可以作为下一轮的起点。“打造‘世界镁都’非一日之功，但路虽远，行则将至，我们将以最大诚意、最优服务对接海内外客商，持续推动镁基新材料产业高质量发展。         这意味着模型可以在无需人类标注的情况下，通过与真实硬件环境的交互，自主产生训练信号、评估自身输出质量并持续改进。

F |          在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集上表现靠前，就意味着模型在下面几项能力上具有优势：          长程因果推理：优化决策之间存在复杂依赖链，局部改动会影响全局性能，模型需要跨越长上下文进行一致性推理。    工具使用与环境交互中的策略规划：现实世界智能体任务面对多轮工具调用，模型需要根据每次执行反馈动态调整策略，而非机械执行预设步骤。    稀疏反馈下的探索能力：性能提升往往不是线性的，模型需要在大量“看似合理但实际无效”的方向中识别真正有价值的优化路径。    系统级抽象与具体实现之间的双向翻译：从高层算法语义映射到底层硬件指令，再从硬件反馈反推优化方向，这种双向能力在科学计算、编译器设计、芯片设计等领域均有直接迁移价值。

G |          这也意味着，能在SOL-ExecBench上持续进化的模型，具备在客观物理约束下进行闭环自我改进的能力。         三、训练侧搭建真实GPU环境，推理侧引入阿里智能体框架          智东西从千问团队获悉，在训练、推理方面，千问团队均针对Kernel Self-Evolving进行了优化。         首先在训练侧，为了让模型真正具备kernel优化能力，而非仅仅学习表面的代码模式，其构建了一套基于真实GPU环境的大规模强化学习体系。         1、研究人员搭建了基于沙盒的真实GPU训练环境：          为模型提供丰富的硬件文档与可交互的Workspace，使模型能够通过真实编译、执行与性能测量获取来自硬件的奖励信号，而非依赖代理指标或模拟器。这可以确保每一个训练信号都有真实的物理意义。

H |          2、真实Kernel仓库作为训练数据          研究人员系统性收集了大规模真实的工程级kernel优化代码，以这些真实世界的kernel作为训练query。相比合成数据，真实反馈覆盖了更广泛的优化模式、硬件适配策略与工程取舍，为模型提供了更接近生产场景的学习信号。         3、RL基础设施的针对性优化          Kernel优化任务的一个显著特点是需要超长的工具调用序列，单次优化过程可能涉及数十乃至数百轮的编译-执行-分析循环。

I |          为此，研究人员对强化学习训练基础设施进行了专项优化，使其能够高效支持超长多轮工具调用的训练，从而让模型真正学会跨越长序列的持续优化策略。

J |          在推理侧，研究人员使用阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架来承载算子优化的完整分析迭代流程与经验沉淀机制。         ▲阿里巴巴Atrex Kernel Agent框架和工作流（图源：GitHub）          在SOL-ExecBench FlashInfer-Bench子集的评测中，该模型完成了平均29354轮工具调用的持续迭代，在每一轮循环中对kernel实现进行编译、执行、性能分析与策略调整，将性能逐步推向硬件理论极限。         这意味着，模型在数万轮的迭代过程中可以保持方向一致性、持续产出有效优化、不陷入局部震荡，正是长程持续优化能力区别于普通代码生成能力的核心所在。         结语：从手写算子到AI生成、调优，Qwen3.8刷新自动化算子生成能力上限          Qwen3.8此次登顶，意味着其有能力承担底层算力优化的复杂工程任务，并进一步压缩人工介入算子开发的工作环节，其能直接对接真实硬件环境采集运行反馈，形成从算子生成到性能调优的自动化闭环。         自动化GPU算子生成赛道的长期竞争，未来或取决于大模型理解硬件架构、推演访存瓶颈、自主迭代调参的综合智能水平。

K | 长远来看，伴随大模型能力升级，模型侧与编译层在算力优化方面将形成持续双向反馈，硬件规格、算子实现、模型架构三者协同演进可能会成为常态。

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Published on:03:01:18