cublas-cudnn
De la autor
Expert integration with NVIDIA GPU-accelerated math libraries. Configure cuBLAS tensor core operations, generate cuBLAS GEMM calls, integrate cuDNN layers, handle algorithm selection, and support mixed-precision operations.
Instalare
npx skills add a5c-ai/babysitter --skill cublas-cudnn -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/cublas-cudnn/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 86
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- accelerated-computing-cudfNVIDIA/skillsOfficial NVIDIA-authored guidance for NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable semantics, and multi-GPU DataFrame workloads.Date★ 3.7K
- cuda-toolkita5c-ai/babysitterDeep integration with NVIDIA CUDA toolkit for kernel development, compilation, and debugging. Execute nvcc compilation with optimization flags analysis, generate and validate CUDA kernel code, analyze PTX/SASS assembly output, and configure execution parameters.Inginerie★ 1.9K
- lambda-labs-gpu-cloudOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsReserved and on-demand GPU cloud instances for ML training and inference. Use when you need dedicated GPU instances with simple SSH access, persistent filesystems, or high-performance multi-node clusters for large-scale training.Altele★ 13.8K
- optimize-for-gpuK-Dense-AI/scientific-agent-skillsGPU-accelerates scientific Python on NVIDIA hardware and verifies that the result is correct and faster. Use for CUDA/GPU optimization; CPU-bound NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, NetworkX, scikit-image, vector-search, image-processing, graph, simulation, or file-I/O workloads; CuPy, cuDF, cuML, cuGraph, cuVS, cuCIM, KvikIO, Warp, Newton, Numba-CUDA, or RAFT questions; and profiling, memory-transfer, kernel, or multi-GPU bottlenecks. Also use when large data-parallel Python code is slow and GPU acceleration is a plausible option, even if the user does not name CUDA.Date★ 53.8K
- gpu-kubernetes-operationsBagelHole/DevOps-Security-Agent-SkillsOperate GPU-backed Kubernetes clusters for AI inference and training with scheduling, autoscaling, node health, MIG partitioning, and cost controls.DevOps★ 1.2K
- gpu-server-managementBagelHole/DevOps-Security-Agent-SkillsSet up and manage NVIDIA GPU servers for AI workloads — driver installation, CUDA toolkit, container toolkit, MIG partitioning, GPU health monitoring, and multi-GPU configuration for LLM inference and training.Altele★ 1.2K
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te