القائمة
examples/qcu 目录的完整生成 skill：经 Cython 桥测 C++ CUDA 后端；含 dev73_5 多重网格性能基准套件（clean/bench/verify/collect/mktable/plots）。
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/ZhangXin8069/PyQCU --skill qcuيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
PyQCU 性能基准 skill：覆盖 examples/benchmark 的通用基准，以及 dev87 strict MultiGrid 对 QUDA 的可复现公平计时与显存口径。
pyqcu.cuda 目录的完整生成 skill：C++ CUDA 后端（libqcu.so）的 Cython 桥接包；含 strict QUDA-style MultiGrid、params/argv/set_ptrs 参数协议与显存生命周期约束。
cpp/cuda/qcu/include 目录的完整生成 skill：26 个模板化 CUDA 头文件（内核内联），define.h 须镜像 pyqcu/cuda/define.py。
عرض SKILL.md
| name | qcu |
| description | examples/qcu 目录的完整生成 skill：经 Cython 桥测 C++ CUDA 后端；含 dev73_5 多重网格性能基准套件（clean/bench/verify/collect/mktable/plots）。 |
C++ CUDA backend tests via the Cython bridge. These exercise libqcu.so from Python.
| File | What it tests |
|---|---|
conftest.cuda.py | Basic CUDA availability and context |
conftest.mpi.py | MPI grid setup and halo exchange |
conftest.wilson.bistabcg.py | Wilson BiStabCG via C++ backend |
conftest.wilson.bistabcg.dslash.py | Wilson BiStabCG dslash kernel |
conftest.wilson.cg.py | Wilson CG solver |
conftest.clover.py | Clover term construction |
conftest.clover.bistabcg.py | Clover BiStabCG solver |
conftest.clover.bistabcg.dslash.py | Clover BiStabCG dslash |
conftest.clover.multigrid.py | Clover multigrid V-cycle solver |
mpirun -np 1 python examples/qcu/conftest.clover.multigrid.py
Output: convergence log → logs/clover_multigrid.log, performance report → logs/clover_multigrid_report.log
Development scripts for the dev73_5 multigrid performance milestone. They benchmark applyCloverMultigridQcu against the Clover BiStabCG reference (applyCloverBistabCgQcu) across precision / lattice / solver-parameter sweeps, and feed logs/dev73_5.* (report, LaTeX tables, PNG figures).
Scripts are archived under examples/qcu/dev73/ (outputs → logs/dev73/):
| File | Purpose |
|---|---|
dev73/mg_dev73_5_clean.py | Clean, isolated-process timing of a single config (ref/mg interleaved, min+median speedup) |
dev73/mg_dev73_5_bench.py | Extended performance benchmark — precision / lattice / solver-parameter sweeps vs BiStabCG |
dev73/mg_dev73_5_verify.py | Correctness checks — SU(3) gauge, solution error, null-vector zero-mode/orthogonality, C++ vs Python coarse dslash |
dev73/mg_dev73_5_collect.py | Aggregate clean/bench/verify JSON into logs/dev73_5_results.json |
dev73/mg_dev73_5_mktable.py | Emit LaTeX table snippets (logs/dev73_5_tbl_*.tex) for dev73_5.tex |
dev73/mg_dev73_5_plots.py | Generate convergence / hotspot / speedup / time PNG figures into logs/ |
Newer dev74 / dev74_1 suites live in examples/qcu/dev74/ (outputs → logs/dev74/); the test11/test12 integration suites live in logs/test11/, logs/test12/ (see the test12 skill).
examples/qcu/dev84/main.py — 子命令 run / multi / run_gcr / hotspot（带 --only 门控），产物镜像 out/*.json 与 logs/dev84/；报告 examples/qcu/dev84/dev84_report.md。
结论（16×32×32×48 统一格子）：粗空间 ρ_V=0.9759（连续谱无孤立低模簇），MG>2 目标不可达； 体积标度 1.5× 体量仅 0.421×，「大格子有利」证伪。但净优化使 V100 上 MG 首次稳定超 BiStabCG 1.13–1.16×，自适应校正门控再降 MG_2L −18%。机制：CUDA Graph 段回放（8 迭代/段）、零拷贝标量、守卫标量内核、粗解开销 3246→4ms、V-cycle 156→60ms。
剖析工具边界：nvprof 可用（权威）；torch.profiler/kineto 捕不到跨线程 C++ 内核；nsys 在 WSL2 失效。