القائمة
MI300 HIP programming differences vs NVIDIA—wavefront vs warp, memory hierarchy, MFMA usage, occupancy, and profiling pitfalls.
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/AMD-AGI/Apex --skill mi300-hip-vs-nvidiaيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
This skill should be used when optimizing AMD GPU kernels on MI300 using the aiter project, including running op tests, benchmarking, iterating on kernel changes, and recording results in the kernel experiment database.
This skill should be used when reasoning about GPU architecture fundamentals to guide kernel optimization choices such as memory hierarchy usage, execution model mapping, block sizing, and latency-aware tuning across HIP, Triton, and PyTorch.
This skill should be used when writing or tuning HIP kernels on AMD/NVIDIA GPUs, covering memory coalescing, shared-memory tiling, bank conflict avoidance, warp primitives, occupancy, vectorization, async ops, loop unrolling, and profiling.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | mi300-hip-vs-nvidia |
| description | MI300 HIP programming differences vs NVIDIA—wavefront vs warp, memory hierarchy, MFMA usage, occupancy, and profiling pitfalls. |
Use when porting/tuning kernels from NVIDIA to MI300 or comparing behaviors.
Key differences and guidance:
References:
references/HIP Kernel Programming Guide for MI300_ Key Differences from NVIDIA AI Chips.md