mlsys2026-flashinfer-contest

该项目是MIT HAN实验室为MLSys 2026 FlashInfer竞赛提交的全代理式内核优化工作流的开源发布，聚焦于自动优化FlashInfer推理内核性能。核心采用基于Humanize框架的三阶段规划-执行-验证闭环，集成KernelWiki知识库与Nsight Compute（ncu）细粒度性能分析技能，实现端到端的GPU内核自动调优。适用于大模型推理加速场景下的FlashInfer定制化内核开发、AI系统级性能工程及自动化编译器优化研究，尤其适合需在NVIDIA GPU上提升KV缓存操作效率的部署环境。