01Core pain point and demand
GPU kernel 优化缺乏系统化的基准测试与评估方法，导致性能测量误差大、结果不可靠。具体问题包括：缓存冷热状态未控制、位级等价性未验证、误差范围未定义、热噪声影响、硬件过拟合、启动开销未隔离、A/B 测试未交错等，均无标准做法。
02Product solution
构建一个 AI 驱动的 GPU kernel 基准测试与评估平台，提供标准化测试流程：自动控制缓存状态（冷/热）、验证位级等价性、定义误差范围、抑制热噪声、检测硬件过拟合、隔离启动开销、支持 A/B 交错测试。平台集成自动化报告生成与性能回归检测，帮助工程师获得可复现、可靠的性能数据。
03Monetization and business model
采用 SaaS 订阅模式，提供云端基准测试服务；同时销售企业版许可证（支持私有部署），并针对大型客户提供定制化咨询与培训服务。
04Action steps
- 1调研目标用户（AI 系统工程师和研究者）的具体痛点，收集现有测试流程的缺陷案例。
- 2设计标准化基准测试协议，涵盖缓存控制、位级等价性、误差范围、热噪声抑制等关键环节。
- 3开发 MVP 平台，集成自动化测试执行、数据收集与可视化报告功能。
- 4与早期用户合作进行试点，验证平台有效性并迭代改进。
- 5构建社区版免费工具吸引用户，同时推广企业版订阅。
- 6与 GPU 硬件厂商和云服务商合作，集成平台到其开发者工具链中。
- 7持续更新测试标准，跟踪最新硬件和框架变化，保持平台领先性。
05Risk notice
主要风险包括：技术复杂度高，需确保测试协议的普适性和准确性；用户可能习惯于现有工具，迁移成本较高；硬件和框架快速迭代可能导致平台需要频繁更新；市场竞争激烈，需与 NVIDIA 等大厂工具形成差异化。