Optimización iterativa del kernel CUDA utilizando herramientas de creación de perfiles NVIDIA (nsys, ncu). Úselo al optimizar kernels, mejorar el rendimiento, reducir el ancho de banda, analizar la línea del techo, comparar puntos de referencia o investigar la presión y ocupación de los registros.
Instala rápidamente el skill de IA cuda-kernel-refine en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: trevors/dot-claude.
One change per cycle: baseline → profile → classify → optimize → verify → compare → loop. Multiple simultaneous changes make it impossible to attribute improvement. Revert on regression.
Discover the project's benchmark infrastructure before running anything:
Run with enough iterations for stable results — coefficient of variation <5%.
Optimización iterativa del kernel CUDA utilizando herramientas de creación de perfiles NVIDIA (nsys, ncu). Úselo al optimizar kernels, mejorar el rendimiento, reducir el ancho de banda, analizar la línea del techo, comparar puntos de referencia o investigar la presión y ocupación de los registros. Fuente: trevors/dot-claude.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/trevors/dot-claude --skill cuda-kernel-refineOptimización iterativa del kernel CUDA utilizando herramientas de creación de perfiles NVIDIA (nsys, ncu). Úselo al optimizar kernels, mejorar el rendimiento, reducir el ancho de banda, analizar la línea del techo, comparar puntos de referencia o investigar la presión y ocupación de los registros. Fuente: trevors/dot-claude.
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/trevors/dot-claude --skill cuda-kernel-refine Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/trevors/dot-claude