CudaForgeは2025年10月にミネソタ大学の研究チームによって提案され、関連する研究成果が論文として発表されました。 CudaForge: CUDAカーネル最適化のためのハードウェアフィードバックを備えたエージェントフレームワーク 。

CudaForgeは、人間の専門家による反復的なワークフローに着想を得た、CUDAカーネル生成と最適化のためのトレーニング不要のマルチエージェントワークフローです。初期カーネルの開発、正確性のテスト、ハードウェアフィードバックの分析、反復的な改善といったステップが含まれます。具体的には、CudaForgeはCoderとJudgeという2つのLLMエージェントを採用し、Nsight Compute (NCU)メトリクスなどのハードウェアフィードバックを統合しながら、CUDAカーネルを反復的に生成、修正、最適化します。