tilelang

examples/tilelang 目录的完整生成 skill：TileLang JIT 内核测试（CUDA）。

설치 방법

기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.

Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.

직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.

npx skills add https://github.com/ZhangXin8069/PyQCU --skill tilelang

명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.

로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.

설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.

파일 탐색기

2 개 파일

SKILL.md

소스 지침 · 읽기 전용 미리보기

name	tilelang
description	examples/tilelang 目录的完整生成 skill：TileLang JIT 内核测试（CUDA）。

TileLang JIT-compiled kernel tests for CUDA. Exercises the TileLang integration in pyqcu/tools/_einsum.py and pyqcu/tools/_matul.py.

File	Purpose
`conftest.py`	TileLang test entry

python examples/tilelang/conftest.py

Requires TileLang to be installed (optional dependency, silently degrades if unavailable).

v0.1.7.post3 ships four same-named emitter classes (one per architecture fallback path) missing _legalize_to_buffer_region — the installed copy monkey-patches all four. Locate the real throw site via full-stack traceback; patching one copy is not enough. Installed version vs upstream tag diff is IDENTICAL → native upstream defect.
SM70 (V100) TensorCore has no fp32 input instruction (mma_sm70.h static_assert): slow fp32-gemm is a hardware limit, not fixable by hot-patch; long-term fix = upgrade TileLang.
Measured anchor after hot-fix: 4096³ fp16 matmul 38.7 TFLOPS ≈ 94% of cuBLAS.