CUDA-Kernel-Entwicklung, Debugging und Leistungsoptimierung für Claude Code. Zum Schreiben, Debuggen oder Optimieren von CUDA-Code, GPU-Kerneln oder parallelen Algorithmen. Behandelt nicht-interaktives Profiling mit nsys/ncu, Debugging mit cuda-gdb/compute-sanitizer, binäre Inspektion mit cuobjdump und Leistungsanalyse-Workflows. Löst auf CUDA, GPU-Programmierung, Kernel-Optimierung, nsys, ncu, cuda-gdb, Compute-Sanitizer, PTX, GPU-Profiling, parallele Leistung aus.
Installation
SKILL.md
Measure before guessing. GPU performance is deeply counterintuitive. Profile first, hypothesize second, change third, verify fourth.
Small, isolated changes. CUDA bugs compound. Make one change, test it, commit it. Resist the urge to "fix everything at once."
printf is your strongest tool. When debuggers fail, when tools produce inscrutable output, printf in device code reveals truth. Don't be embarrassed to use it extensively.
CUDA-Kernel-Entwicklung, Debugging und Leistungsoptimierung für Claude Code. Zum Schreiben, Debuggen oder Optimieren von CUDA-Code, GPU-Kerneln oder parallelen Algorithmen. Behandelt nicht-interaktives Profiling mit nsys/ncu, Debugging mit cuda-gdb/compute-sanitizer, binäre Inspektion mit cuobjdump und Leistungsanalyse-Workflows. Löst auf CUDA, GPU-Programmierung, Kernel-Optimierung, nsys, ncu, cuda-gdb, Compute-Sanitizer, PTX, GPU-Profiling, parallele Leistung aus. Quelle: technillogue/ptx-isa-markdown.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown --skill cuda- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-05
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist cuda?
CUDA-Kernel-Entwicklung, Debugging und Leistungsoptimierung für Claude Code. Zum Schreiben, Debuggen oder Optimieren von CUDA-Code, GPU-Kerneln oder parallelen Algorithmen. Behandelt nicht-interaktives Profiling mit nsys/ncu, Debugging mit cuda-gdb/compute-sanitizer, binäre Inspektion mit cuobjdump und Leistungsanalyse-Workflows. Löst auf CUDA, GPU-Programmierung, Kernel-Optimierung, nsys, ncu, cuda-gdb, Compute-Sanitizer, PTX, GPU-Profiling, parallele Leistung aus. Quelle: technillogue/ptx-isa-markdown.
Wie installiere ich cuda?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown --skill cuda Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-05