debug-cuda-crash
78FlashInfer CUDA クラッシュのデバッグ
CUDA クラッシュでは、多くの場合、障害の原因となった入力データが隠れてしまいます。このスキルでは、FlashInfer API ロギングと CUDA ツールを使って、失敗している呼び出しを切り分ける方法を示します。
FlashInfer に CUDA カーネルを追加する
新しい FlashInfer カーネルを追加するには、C++、Python、JIT、テスト、ベンチマークの変更を連携して行う必要があります。このスキルは、AI コーディングアシスタントが安全に従える構造化されたワークフローを提供します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "add-cuda-kernel" from https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「add-cuda-kernel」を使用しています。 FlashInfer に scale カーネルを追加してください。
期待される結果:
CUDA ソース、ランチャー、バインディング、JIT generator、Python API、テスト、エクスポート、ベンチマーク作業を網羅した段階的な実装計画。
「add-cuda-kernel」を使用しています。 私のカーネルにアーキテクチャガードが必要か確認してください。
期待される結果:
サポートされる compute capability、推奨される CompilationContext 設定、未対応 GPU 向けのテストスキップ条件のレビュー。
「add-cuda-kernel」を使用しています。 新しいカーネルの検証を準備してください。
期待される結果:
dtype カバレッジ、参照比較、エラーケース、AOT 登録、タイミング測定を含むテストとベンチマークのチェックリスト。
All 150 static alerts are false positives caused by Markdown backticks, bounded local JIT staging examples, a relative documentation link, or ordinary function declarations. The tutorial contains no prompt injection, command execution mechanism, arbitrary traversal, reconnaissance behavior, or malicious intent.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>flashinfer-ai. (2026). add-cuda-kernel security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/audits/8@techreport{flashinfer-ai-flashinfer-ai-add-cuda-kernel-2026,
author = {flashinfer-ai},
title = {add-cuda-kernel security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "add-cuda-kernel security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "flashinfer-ai"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-add-cuda-kernel/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:flashinfer-ai-add-cuda-kernel:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
API、テスト、ベンチマークを備えた小規模な要素ごとの FlashInfer カーネルを実装します。
新しい CUDA 実装を TVM-FFI に接続し、Python 関数を通じて公開します。
新しいカーネルのテスト、アーキテクチャチェック、AOT 登録、ベンチマークカバレッジを作成します。
このスキルを使って、新しい FlashInfer の要素ごとの CUDA カーネルを計画してください。編集前に作成または変更するファイルを一覧化してください。
このスキルを使って、私の新しい FlashInfer カーネルに JIT generator と TVM-FFI バインディングを追加してください。
このスキルを使って、新しいカーネルに pytest カバレッジ、Python エクスポート、AOT 登録を追加してください。
このスキルを使って、私の FlashInfer カーネル統合に不足しているアーキテクチャチェック、API の抜け、テスト、ベンチマークがないかレビューしてください。
作成者
flashinfer-aiライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
3 ダウンロード · 342 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
FlashInfer CUDA クラッシュのデバッグ
CUDA クラッシュでは、多くの場合、障害の原因となった入力データが隠れてしまいます。このスキルでは、FlashInfer API ロギングと CUDA ツールを使って、失敗している呼び出しを切り分ける方法を示します。
FlashInfer GPUカーネルを正確にベンチマーク
タイミング手法や入力が異なる場合、GPUカーネルの比較は誤解を招くことがあります。このスキルは、正確性チェックと明確な性能指標を備えた、再現可能なFlashInferベンチマークを提供します。
PyTorch AT_DISPATCH マクロを変換
作成者 pytorch
従来の PyTorch ディスパッチマクロは反復が多く、手作業での移行が困難です。このスキルは AT_DISPATCH_V2 形式への安全な変換をガイドします。
PyTorch Lightningのトレーニングワークフローを構築
作成者 davila7
PyTorchプロジェクトは、一貫してトレーニングしスケールさせることが難しくなる場合があります。このスキルは、LightningModules、trainers、data modules、callbacks、logging、distributed trainingをガイドします。
信頼性の高いStable Baselines3エージェントを構築
作成者 davila7
強化学習プロジェクトは、アルゴリズムの選択、環境の契約、評価ワークフローに一貫性がないため、失敗することが少なくありません。このスキルは、実践的なStable Baselines3のガイダンスと再利用可能なトレーニングテンプレートを提供します。
ディープラーニングのエラーを安全に診断する
作成者 lllllllama
トレーニングの失敗は、根本原因が明らかになる前にエージェントをリスクのあるパッチ適用へ進ませる可能性があります。このスキルは、保守的な診断、セーブポイント計画、承認に基づく修正をガイドします。
MLスペシャリストとPyTorchモデルを構築する
作成者 DNYoussef
機械学習の実装では、多くの場合、アーキテクチャ、トレーニング、検証の選択を一貫させる必要があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにPyTorch提供のための専門的なワークフローを提供します。
PyTorch uint ディスパッチサポートを追加
作成者 pytorch
PyTorch 演算子では、uint16、uint32、uint64 のディスパッチ対応が不足している場合があります。このスキルは、AT_DISPATCH_V2 マクロと型グループの更新を案内します。