tilekernels-gpu-kernels — скилл для Claude Code
Скилл помогает работать с GPU-ядрами TileKernels для MoE, квантизации и операций LLM. Пригодится при написании и проверке TileLang-кода.
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a claude-codeЧто делает tilekernels-gpu-kernels
Скилл ориентирует агента на TileKernels — библиотеку GPU-ядер для операций LLM. Он охватывает маршрутизацию MoE, квантизацию FP8 и FP4, транспонирование, engram gating и Manifold HyperConnection. Также описаны высокоуровневые обёртки для PyTorch и эталонные реализации для проверки результатов.
В структуре есть модули moe, quant, transpose, engram, mhc, modeling, torch и testing. Агент может опираться на функции выбора top-k экспертов, построения token-to-expert map, квантизации по токенам или блокам, Sinkhorn-нормализации и тестов с pytest.
Для работы нужны Python 3.10+, PyTorch 2.10+, TileLang 0.1.9+ и CUDA Toolkit 13.1+. Без GPU NVIDIA с архитектурой SM90 или SM100 эти ядра не рассчитаны на запуск.
Какие задачи решает
- подобрать ядра для маршрутизации MoE
- квантизировать активации в FP8 или FP4
- собрать транспонирование батчей на GPU
- проверить ядро PyTorch-реализацией
- прогнать тесты и бенчмарки TileKernels
Примеры запросов агенту
- Подбери ядра TileKernels для маршрутизации MoE с выбором top-k экспертов.
- Напиши на TileLang квантизацию активаций в FP8 и сравни результат с PyTorch-реализацией.
- Проверь модуль
transposeи запусти тесты сpytest.
Как установить tilekernels-gpu-kernels
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tilekernels-gpu-kernels/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/trending-skills tilekernels-gpu-kernels2Вручную: положить файлы
.github/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/tilekernels-gpu-kernelsВручную: положить файлы
.devin/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -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
Вопросы о tilekernels-gpu-kernels
Как установить tilekernels-gpu-kernels в Claude Code?
Выполните npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a claude-code, затем используйте файл ~/.claude/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md.
Что делает tilekernels-gpu-kernels?
Скилл помогает агенту использовать TileKernels для GPU-операций LLM: маршрутизации MoE, квантизации, транспонирования, engram gating и Manifold HyperConnection.
Что нужно для запуска TileKernels?
Нужны Python 3.10+, PyTorch 2.10+, TileLang 0.1.9+, CUDA Toolkit 13.1+ и NVIDIA GPU архитектуры SM90 или SM100.
