analyze-kernel-bottleneck

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v0.0.0pjt222MITMis à jour il y a 1 moisSource →

Systematically identify whether a GPU kernel is compute-bound, memory-bound, or latency-bound using roofline analysis, occupancy calculations, compute/load ratio per tile, and SASS instruction inspection. Produces a decision matrix for optimization strategy selection (cp.async, warp interleaving, ti

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il y a 1 moisDernière mise à jour
Skill
Auteurpjt222
Version0.0.0
LicenceMIT
CatégorieWorkflow
Formatsskill.md
PromptNon publié
Compatibilité
Claude✓ Pris en charge
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
À propos

Systematically identify whether a GPU kernel is compute-bound, memory-bound, or latency-bound using roofline analysis, occupancy calculations, compute/load ratio per tile, and SASS instruction inspection. Produces a decision matrix for optimization strategy selection (cp.async, warp interleaving, tiling, double-buffering, or CuAssembler hand-tuning).

Mots-clés
skillclaude

Aucune couverture des dépendances

Cette entrée ne publie aucun paquet npm : Forge n'a donc pas d'arbre de dépendances pour elle. C'est une lacune de couverture — pas une affirmation qu'elle n'a aucune dépendance.