nvidia-tilegym-converting-cutile-to-julia

Converts cuTile Python GPU kernels (@ct.kernel) to cuTile.jl Julia equivalents. Handles kernel syntax translation, 0-indexed to 1-indexed conversion, broadcasting differences, memory layout (row-major to column-major), type system mapping, and launch API differences. Use when converting, porting, or translating cuTile Python kernels to Julia cuTile.jl, or debugging/optimizing existing Julia cuTile translations.

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Repositório: autohandai/community-skills
Última atividade na origem: 30 de junho de 2026 às 03:25
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 10
Forks: 3

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name	nvidia-tilegym-converting-cutile-to-julia
description	Converts cuTile Python GPU kernels (@ct.kernel) to cuTile.jl Julia equivalents. Handles kernel syntax translation, 0-indexed to 1-indexed conversion, broadcasting differences, memory layout (row-major to column-major), type system mapping, and launch API differences. Use when converting, porting, or translating cuTile Python kernels to Julia cuTile.jl, or debugging/optimizing existing Julia cuTile translations.
license	CC-BY-4.0 AND Apache-2.0
metadata	{"author":"TileGym Team <TileGym@nvidia.com>","tags":["cutile","julia","conversion","gpu","kernel"]}

cuTile Python → cuTile.jl (Julia) Conversion

Convert @ct.kernel Python kernels to Julia function ... end cuTile.jl kernels.

Workflow Selection

Standard conversion → Full workflow: translations/workflow.md
Errors (MethodError, IRError, numerical mismatch) → references/debugging.md
Quick reference → references/api-mapping.md + references/critical-rules.md
Test patterns →

#	Pitfall	One-line fix
1	`ct.full()` doesn't exist in Julia	Use `fill(val, shape)`, `zeros(T, dims...)`, or `ones(T, dims...)`
2	`max(a, b)` on tiles → `IRError`	Use `max.(a, b)` (broadcast dot)
3	`IRError` / `MethodError` mentioning `IRStructurizer`	Compiler bug — file upstream with minimal reproducer
4	`ct.launch` arg order silently wrong	Args are positional — match kernel signature exactly
5	`ct.load` with `order` — index positions wrong	`order` remaps BOTH shape AND index (Critical Rule 16)

#	Example	Key Patterns	When to Reference
01	`add`	1D `ct.load`/`ct.store`, alpha scaling, scalar broadcast, `fill`/`zeros`, keyword load/store	Starting point; basic TMA + element-wise patterns
02	`matmul`	`muladd`, TF32 conversion, K-loop with `for`, 2D swizzle, standard Julia layout, `ct.@compiler_options`	MMA / tensor core operations
03	`softmax`	Persistent scheduling, `for` loops, `gather`/`scatter`, `padding_mode`, multi-pass	Large-tensor reduction patterns

Category	Document	Content
Workflows	`translations/workflow.md`	Full conversion workflow with todo list, validation loop, checklist
Rules	`references/critical-rules.md`	17 Critical Rules for cuTile Python → Julia conversion
API	`references/api-mapping.md`	Python↔Julia bidirectional API mapping + kernel patterns
Testing	`references/testing.md`	Julia-native test patterns, tolerances, failure diagnosis
Debugging	`references/debugging.md`	Julia-specific error diagnosis + IR debug commands
Scripts	`scripts/validate_cutile_jl.py`	Static validation for Julia anti-patterns (run it)
Ground Truth	`julia/kernels/.jl` + `julia/test/.jl`	Actual working implementations in the codebase

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