Desarrollo, depuración y optimización del rendimiento del kernel CUDA para Claude Code. Úselo al escribir, depurar u optimizar código CUDA, núcleos de GPU o algoritmos paralelos. Cubre la creación de perfiles no interactivos con nsys/ncu, la depuración con cuda-gdb/compute-sanitizer, la inspección binaria con cuobjdump y los flujos de trabajo de análisis de rendimiento. Activadores en CUDA, programación de GPU, optimización del kernel, nsys, ncu, cuda-gdb, cómputo-sanitizer, PTX, creación de perfiles de GPU, rendimiento paralelo.
Instalación
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.
Desarrollo, depuración y optimización del rendimiento del kernel CUDA para Claude Code. Úselo al escribir, depurar u optimizar código CUDA, núcleos de GPU o algoritmos paralelos. Cubre la creación de perfiles no interactivos con nsys/ncu, la depuración con cuda-gdb/compute-sanitizer, la inspección binaria con cuobjdump y los flujos de trabajo de análisis de rendimiento. Activadores en CUDA, programación de GPU, optimización del kernel, nsys, ncu, cuda-gdb, cómputo-sanitizer, PTX, creación de perfiles de GPU, rendimiento paralelo. Fuente: technillogue/ptx-isa-markdown.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown --skill cuda- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-05
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es cuda?
Desarrollo, depuración y optimización del rendimiento del kernel CUDA para Claude Code. Úselo al escribir, depurar u optimizar código CUDA, núcleos de GPU o algoritmos paralelos. Cubre la creación de perfiles no interactivos con nsys/ncu, la depuración con cuda-gdb/compute-sanitizer, la inspección binaria con cuobjdump y los flujos de trabajo de análisis de rendimiento. Activadores en CUDA, programación de GPU, optimización del kernel, nsys, ncu, cuda-gdb, cómputo-sanitizer, PTX, creación de perfiles de GPU, rendimiento paralelo. Fuente: technillogue/ptx-isa-markdown.
¿Cómo instalo cuda?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown --skill cuda Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/technillogue/ptx-isa-markdown
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-05