# tilekernels-gpu-kernels

Скилл помогает работать с GPU-ядрами TileKernels для MoE, квантизации и операций LLM. Пригодится при написании и проверке TileLang-кода.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 363 установки · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tilekernels-gpu-kernels

## Что делает

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.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tilekernels-gpu-kernels/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills tilekernels-gpu-kernels
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/tilekernels-gpu-kernels
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill tilekernels-gpu-kernels -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/tilekernels-gpu-kernels/SKILL.md

## Когда брать
- 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 `transpose` и запусти тесты с `pytest`.

## Похожие
- [quark-torch-llm-ptq](https://affpapa.org/nevibecode/skills/quark-torch-llm-ptq.md) — скилл · 526 установок
- [tilegym-cutile-python](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tilegym-cutile-python.md) — скилл · 1600 установок
- [tilegym-monkey-patch-kernels-to-transformers](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tilegym-monkey-patch-kernels-to-transformers.md) — скилл · 1600 установок
- [vector-index-tuning](https://affpapa.org/nevibecode/skills/vector-index-tuning.md) — скилл · 10700 установок
- [quantized-export](https://affpapa.org/nevibecode/skills/quantized-export.md) — скилл · 2600 установок
- [gke-ai-troubleshooting-handle-disruption-gpu-tpu](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gke-ai-troubleshooting-handle-disruption-gpu-tpu.md) — скилл · 4700 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 186 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md