Optimisation itérative du noyau CUDA à l'aide des outils de profilage NVIDIA (nsys, ncu). À utiliser pour optimiser les noyaux, améliorer le débit, réduire la bande passante, analyser la ligne de toit, comparer des références ou enquêter sur la pression et l'occupation des registres.
Installez rapidement le skill IA cuda-kernel-refine dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : 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%.
Optimisation itérative du noyau CUDA à l'aide des outils de profilage NVIDIA (nsys, ncu). À utiliser pour optimiser les noyaux, améliorer le débit, réduire la bande passante, analyser la ligne de toit, comparer des références ou enquêter sur la pression et l'occupation des registres. Source : trevors/dot-claude.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/trevors/dot-claude --skill cuda-kernel-refineOptimisation itérative du noyau CUDA à l'aide des outils de profilage NVIDIA (nsys, ncu). À utiliser pour optimiser les noyaux, améliorer le débit, réduire la bande passante, analyser la ligne de toit, comparer des références ou enquêter sur la pression et l'occupation des registres. Source : trevors/dot-claude.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/trevors/dot-claude --skill cuda-kernel-refine Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
https://github.com/trevors/dot-claude