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cutlass-skill弯刀技能

Agent Skill

cutlass-skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

899

周安装

36

GitHub Stars

96

下载量

291
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:cutlass-skill(弯刀技能)
来源仓库:https://github.com/slowlyc/agent-gpu-skills
仓库路径:skills/cutlass-skill
安装命令:
npx skills add https://github.com/slowlyc/agent-gpu-skills --skill cutlass-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/slowlyc/agent-gpu-skills --skill cutlass-skill

简介

提供 CUTLASS 和 CuTeDSL 源码本地副本管理,支持离线查阅与实验性修改。

  • 源码路径取决于宿主环境:Cursor/Claude Code/Codex 各有标准安装目录结构。
  • 若 repos/cutlass 不存在,可通过 update-repos.sh 脚本来克隆必要依赖仓库。
  • 仅供研究用途,不建议直接修改生产环境中的技能副本以免影响稳定性。
  • cutlass-skill 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

CUTLASS & CuTeDSL Development

Source Code Locations

CUTLASS 源码位于此 skill 安装目录下的 repos/cutlass/。 实际路径取决于所用工具:

  • Cursor: ~/.cursor/skills/cutlass-skill/repos/cutlass/
  • Claude Code: ~/.claude/skills/cutlass-skill/repos/cutlass/
  • Codex: ~/.agents/skills/cutlass-skill/repos/cutlass/

CUTLASS_REPO: 下文示例用 ~/.cursor/skills/cutlass-skill/repos/cutlass/ 作占位符,替换为实际路径

如果该路径不存在,在项目目录下运行 bash update-repos.sh cutlass

CuTeDSL (Python DSL for GPU Kernels)

CUTLASS_REPO/python/CuTeDSL/
├── cutlass/
│   ├── base_dsl/       # DSL 基础: 类型, 变量, 函数, PTX emit
│   ├── cute/           # CuTe Python 绑定: Layout, Tensor, TiledMMA, TiledCopy
│   ├── cutlass_dsl/    # CUTLASS DSL: GEMM builder, epilogue, pipeline
│   ├── pipeline/       # 流水线抽象: MainloopPipeline, PipelineAsync
│   ├── jax/            # JAX 集成
│   ├── utils/          # 编译工具, profiler, tensor 工具
│   └── torch.py        # PyTorch 集成

CuTeDSL 示例:

CUTLASS_REPO/examples/python/CuTeDSL/
├── ampere/             # Ampere: sgemm, tensorop_gemm, flash_attention_v2
├── hopper/             # Hopper: TMA gemm, FP8, grouped GEMM
├── blackwell/          # Blackwell: blockwise_gemm
├── blackwell_geforce/  # GeForce Blackwell
├── cute/               # CuTe tutorials (Python)
├── distributed/        # 分布式 GEMM
├── experimental/       # 实验性功能
├── jax/                # JAX 示例
├── notebooks/          # Jupyter notebooks (英文)
├── notebooks-zh/       # Jupyter notebooks (中文)
└── advanced_compiler_control/  # 高级编译控制

CUTLASS C++ Examples (按架构分类)

CUTLASS_REPO/examples/
├── 00-47:  Ampere 及更早架构
├── 48-69:  Hopper (sm_90)
│   ├── 48_hopper_warp_specialized_gemm
│   ├── 49_hopper_gemm_with_collective_builder
│   ├── 54_hopper_fp8_warp_specialized_gemm
│   ├── 55_hopper_mixed_dtype_gemm
│   ├── 57_hopper_grouped_gemm
│   ├── 62_hopper_sparse_gemm
│   ├── 67_hopper_fp8..._blockwise_scaling
│   ├── 88_hopper_fmha
│   └── ...
├── 70-93:  Blackwell (sm_100)
│   ├── 70_blackwell_gemm
│   ├── 71_blackwell_gemm_with_collective_builder
│   ├── 72_blackwell_narrow_precision_gemm
│   ├── 77_blackwell_fmha
│   ├── 81_blackwell_gemm_blockwise
│   ├── 83_blackwell_sparse_gemm
│   ├── 92_blackwell_moe_gemm
│   ├── 93_blackwell_low_latency_gqa
│   └── ...
└── cute/tutorial/      # CuTe C++ tutorials (sgemm, tiled_copy, hopper, blackwell)

CuTe C++ Headers

CUTLASS_REPO/include/cute/
├── layout.hpp          # Layout 核心: Shape, Stride, 组合
├── tensor.hpp          # Tensor: make_tensor, local_tile, partition
├── swizzle.hpp         # Swizzle 模式
├── algorithm/          # copy, gemm, fill, clear
├── arch/               # 架构特定: copy_sm90, mma_sm90, copy_sm100
├── atom/               # MMA atom, Copy atom 定义
│   ├── mma_atom.hpp
│   ├── copy_atom.hpp
│   └── mma_traits_sm90_gmma.hpp  # WGMMA traits
├── numeric/            # 数值类型
└── container/          # tuple, array

CUTLASS C++ Headers

CUTLASS_REPO/include/cutlass/
├── gemm/               # GEMM 设备层, collective, kernel
│   ├── collective/     # CollectiveMainloop, CollectiveEpilogue
│   ├── kernel/         # GemmUniversal
│   └── device/         # 设备启动接口
├── epilogue/           # Epilogue: bias, activation, scaling
├── conv/               # 卷积
├── arch/               # MMA 指令包装 (mma_sm90.h, mma_sm100.h)
├── pipeline/           # Pipeline: PipelineTmaAsync, PipelineAsync
├── experimental/       # 实验性 API
└── detail/             # 内部实现细节

pycute (Python CuTe 绑定)

CUTLASS_REPO/python/pycute/
├── layout.py           # Layout, make_layout, complement, coalesce
├── int_tuple.py        # IntTuple 操作
├── swizzle.py          # Swizzle
└── typing.py           # 类型定义

Search Strategy

用 Grep 工具搜索,不要整文件加载。

CuTeDSL 用法

CUTLASS_REPO="$HOME/.cursor/skills/cutlass-skill/repos/cutlass"

# 查找 CuTeDSL GEMM 示例
rg "@jit" $CUTLASS_REPO/examples/python/CuTeDSL/

# 查找 TiledMMA 使用
rg "TiledMMA\|tiled_mma" $CUTLASS_REPO/python/CuTeDSL/cutlass/cute/

# 查找 pipeline 用法
rg "MainloopPipeline\|PipelineAsync" $CUTLASS_REPO/python/CuTeDSL/cutlass/pipeline/

# 查找 Blackwell CuTeDSL 示例
rg "sm_100\|blackwell" $CUTLASS_REPO/examples/python/CuTeDSL/blackwell/

CuTe C++ 用法

# 查找 Layout 操作
rg "make_layout\|composition\|complement" $CUTLASS_REPO/include/cute/layout.hpp

# 查找 TiledCopy 使用
rg "TiledCopy\|make_tiled_copy" $CUTLASS_REPO/include/cute/

# 查找 MMA atom traits
rg "MMA_Traits" $CUTLASS_REPO/include/cute/atom/

# 查找 Hopper WGMMA
rg "SM90_64x" $CUTLASS_REPO/include/cute/atom/mma_traits_sm90_gmma.hpp

# 查找 TMA copy
rg "SM90_TMA" $CUTLASS_REPO/include/cute/arch/

CUTLASS Collective Builder

# 查找 CollectiveBuilder 使用
rg "CollectiveBuilder" $CUTLASS_REPO/examples/49_hopper_gemm_with_collective_builder/

# 查找 Collective Mainloop
rg "CollectiveMainloop" $CUTLASS_REPO/include/cutlass/gemm/collective/

# 查找 Epilogue 融合
rg "fusion\|EVT" $CUTLASS_REPO/include/cutlass/epilogue/

# 查找 kernel 启动模板
rg "GemmUniversal" $CUTLASS_REPO/include/cutlass/gemm/device/

GEMM 示例搜索

# 查找 FP8 GEMM 配置
rg "float_e4m3\|float_e5m2\|fp8" $CUTLASS_REPO/examples/54_hopper_fp8_warp_specialized_gemm/

# 查找 blockwise scaling
rg "blockwise\|block_scale" $CUTLASS_REPO/examples/67_hopper_fp8_warp_specialized_gemm_with_blockwise_scaling/

# 查找 grouped GEMM
rg "grouped\|ProblemShape::Group" $CUTLASS_REPO/examples/57_hopper_grouped_gemm/

# 查找 sparse GEMM
rg "sparse\|Sparse" $CUTLASS_REPO/examples/62_hopper_sparse_gemm/

# 查找 StreamK
rg "StreamK\|stream_k" $CUTLASS_REPO/examples/47_ampere_gemm_universal_streamk/

When to Use Each Source

NeedSourcePath
CuTeDSL 入门CuTeDSL examplesexamples/python/CuTeDSL/ampere/
CuTeDSL Hopper GEMMCuTeDSL examplesexamples/python/CuTeDSL/hopper/
CuTeDSL Blackwell GEMMCuTeDSL examplesexamples/python/CuTeDSL/blackwell/
CuTeDSL API 定义CuTeDSL sourcepython/CuTeDSL/cutlass/
CuTe Layout 语义CuTe headersinclude/cute/layout.hpp
CuTe Tensor 操作CuTe headersinclude/cute/tensor.hpp
MMA atom traitsCuTe atominclude/cute/atom/
TMA copy 架构CuTe archinclude/cute/arch/copy_sm90*
CUTLASS GEMM 模板CUTLASS examplesexamples/48-93_*
Collective BuilderCUTLASS examplesexamples/49_hopper_gemm_with_collective_builder/
Collective MainloopCUTLASS headersinclude/cutlass/gemm/collective/
Epilogue 融合CUTLASS headersinclude/cutlass/epilogue/
Pipeline 抽象CUTLASS headersinclude/cutlass/pipeline/
pycute Layout 操作pycutepython/pycute/
Hopper FMHACUTLASS examplesexamples/88_hopper_fmha/
Blackwell FMHACUTLASS examplesexamples/77_blackwell_fmha/
MoE GEMMCUTLASS examplesexamples/92_blackwell_moe_gemm/

CuTeDSL 编写模式

基本 Elementwise Kernel

from cutlass import jit, Int32, Float32

@jit
def add_kernel(x: Float32, y: Float32) -> Float32:
    return x + y

参考 examples/python/CuTeDSL/ampere/elementwise_add.py 获取完整示例。

CuTeDSL GEMM

参考 examples/python/CuTeDSL/ampere/sgemm.py 获取基础 SGEMM。 参考 examples/python/CuTeDSL/hopper/ 获取 Hopper TMA GEMM。

CuTe C++ GEMM 模式

参考 examples/cute/tutorial/sgemm_1.cu ~ sgemm_sm80.cu 获取 CuTe SGEMM 渐进教程。

Compilation Reference

# 编译 CUTLASS example
cd CUTLASS_REPO && mkdir -p build && cd build
cmake .. -DCUTLASS_NVCC_ARCHS=90a  # Hopper
cmake --build . --target 49_hopper_gemm_with_collective_builder

# 编译特定架构
cmake .. -DCUTLASS_NVCC_ARCHS="80;90a;100a"

# CuTeDSL 运行
pip install -e python/CuTeDSL/
python examples/python/CuTeDSL/ampere/sgemm.py

常见问题排查

问题可能原因查找参考
GEMM 精度不对Epilogue 未配置正确的 accumulator 类型rg "ElementAccumulator" examples/49_*
TMA 报错Tensor alignment 不满足 128B`rg "Alignment\alignment" examples/48_*`
Collective Builder 编译失败架构不匹配或 pipeline 配置错误`rg "KernelSchedule\EpilogueSchedule" examples/49_*`
CuTeDSL 类型错误DSL 类型与 CUDA 类型不匹配`rg "dtype\element_type" examples/python/CuTeDSL/`
Layout swizzle 错误Swizzle 模式与数据排布不兼容include/cute/swizzle.hpp

更新 CUTLASS 源码

# 在 cursor-gpu-skills 项目目录下
bash update-repos.sh cutlass

Additional References

  • CUTLASS 官方文档: https://github.com/NVIDIA/cutlass
  • CuTe 文档: CUTLASS_REPO/media/docs/cute/ (如果使用 --full 模式安装)
  • CuTeDSL notebooks: examples/python/CuTeDSL/notebooks/

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.04%
按下载量换算105

Claude

30.12%
按下载量换算88

Cursor

18.67%
按下载量换算54

Gemini CLI

8.1%
按下载量换算24

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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