Kernels CUDA personalizados para todos desde Codex y Claude

Hugging Face ha creado una habilidad para agentes de codificación que enseña a modelos como Claude y Codex a escribir kernels CUDA de producción optimizados para GPUs NVIDIA como H100. Los agentes generaron kernels funcionales para RMSNorm en pipelines de diffusers (LTX-Video) y modelos de transformers (Qwen3-8B), incluyendo bindings de PyTorch y benchmarks. Se lograron aceleraciones promedio de 1.88x en benchmarks aislados para LTX-Video y 1.94x para Qwen3-8B, con mejoras end-to-end del 6%. La skill incluye guías de optimización, plantillas y flujos de benchmarking. Facilita la integración con el Kernel Hub para distribución sin compilación.