tilegym-converting-cutile-to-triton — скилл для Claude Code: перенос
Переводит GPU-ядра cuTile на Triton по фазам: анализ, конвертация, проверка, тесты, бенчмарк. Плюс разбор ошибок при переносе.
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a claude-codeЧто делает tilegym-converting-cutile-to-triton
Скилл берёт ядра с декоратором @ct.kernel и переписывает их под @triton.jit. Работа идёт по фазам: сначала анализ исходника, потом конвертация, валидация, тесты и бенчмарк. Между фазами стоят явные ворота — пока тест или замер не пройден, дальше двигаться нельзя.
Внутри лежат справочники по парам API cuTile и Triton, по отладке и по структуре файлов. Отдельно разобраны сложные случаи: двойные раскладки с флагом transpose, автоподбор сетки через META, а также ядра внимания вроде Gemma FMHA и GQA. Для 2D-блоков скилл требует tl.make_tensor_descriptor вместо сырых tl.load с маской — это частая причина просадки скорости. Если Triton выходит медленнее, есть чек-листы по оптимизации GEMM, BMM и внимания.
Перед началом стоит понимать, что скилл рассчитан на репозиторий TileGym: проверка идёт через pytest tests/ops/test_<op>.py -k "triton" -vs, и без этих тестов фазу валидации пройти нечем. Отладка покрывает cudaErrorIllegalAddress, несовпадение форм и численные расхождения.
Какие задачи решает
- переписать ядро cuTile на Triton без потери логики
- разобраться с
cudaErrorIllegalAddressпосле переноса - починить несовпадение форм или чисел в готовом переводе
- собрать двойную раскладку с флагом
transposeи сеткой черезMETA - вытащить просевшее ядро внимания обратно к скорости cuTile
Примеры запросов агенту
- переведи ядро из
kernels/attention.pyс@ct.kernelна@triton.jit - в моём переводе Triton падает с
cudaErrorIllegalAddress, найди причину - сделай двойную раскладку для
transpose=Trueиtranspose=FalseчерезMETA
Как установить tilegym-converting-cutile-to-triton
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills tilegym-converting-cutile-to-triton2Вручную: положить файлы
.github/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/tilegym-converting-cutile-to-tritonВручную: положить файлы
.devin/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -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-triton
Как установить tilegym-converting-cutile-to-triton в Claude?
Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-converting-cutile-to-triton -a claude-code. После этого файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-triton/SKILL.md.
Что делает tilegym-converting-cutile-to-triton?
Переводит GPU-ядра cuTile с @ct.kernel на Triton с @triton.jit. Заодно помогает отлаживать уже сделанные переводы и подтягивать их по скорости.
Чем этот скилл отличается от обычного переписывания кода?
Он ведёт работу по фазам с проверками между ними и требует тестовый прогон pytest tests/ops/test_<op>.py -k "triton" -vs перед замерами. Плюс отдельные справочники по отладке и оптимизации.
