tilegym-converting-cutile-to-julia — скилл для Claude Code
Переносит GPU-ядра cuTile с Python на Julia cuTile.jl с учётом 1-индексации и колоночной памяти. Пригодится при портировании вычислений под архитектуру Blackwell.
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a claude-codeЧто делает tilegym-converting-cutile-to-julia
Скилл переписывает ядра с декоратором @ct.kernel на чистый синтаксис функций cuTile.jl. В процессе он меняет индексацию с нуля на единицу, перестраивает порядок осей из row-major в column-major и подбирает эквиваленты типов. Например, вместо отсутствующего в Julia ct.full() подставляются вызовы fill или zeros.
Перенесённый код оформляется изолированно внутри каталога julia/ со своим Project.toml, без мостов к Python. Скилл предлагает сценарий тестирования через NNlib.jl и Test, а также запускает валидатор validate_cutile_jl.py для отлова частых сбоев вроде пропуска точек векторизации.
Запустить эти ядра получится не везде. Требуются видеокарта поколения Blackwell с compute capability 10+, драйвер CUDA 13.1+ и совместимая версия Julia. Без этого оборудования проверить сгенерированный код на практике не выйдет.
Какие задачи решает
- переписать ядра @ct.kernel из Python в синтаксис cuTile.jl
- скорректировать смещения памяти при переходе с row-major на column-major
- исправить индексацию массивов с 0-based на 1-based
- настроить тесты производительности ядра через NNlib.jl и Test
Примеры запросов агенту
- Портируй этот Python-кернел cuTile в файл julia/kernels/matmul.jl
- Проверь julia/kernels/softmax.jl через скрипт validate_cutile_jl.py и исправь ошибки векторизации
- Переведи функцию с @ct.kernel на cuTile.jl с учётом индексации с единицы
Как установить tilegym-converting-cutile-to-julia
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills tilegym-converting-cutile-to-julia2Вручную: положить файлы
.github/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/tilegym-converting-cutile-to-juliaВручную: положить файлы
.devin/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора159
Похожие
Рядом в теме «ИИ и ML»
Всё по теме «ИИ и ML» →Вопросы о tilegym-converting-cutile-to-julia
Как установить tilegym-converting-cutile-to-julia в Claude Code?
Выполните команду npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-julia -a claude-code.
Что делает tilegym-converting-cutile-to-julia?
Скилл помогает переносить видеоядра cuTile с Python на Julia, адаптируя порядок памяти, индексацию и правила вызова ct.launch.
Какое оборудование нужно для запуска cuTile.jl?
Потребуются графический процессор Blackwell с compute capability 10+ и драйвер CUDA 13.1+. Также необходима версия Julia, прописанная в julia/Project.toml.
