submission 670971

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import os
  
- # 1. CONFIGURACIÓN DE LA WORLD LINE (DETERMINISMO)
- # Debe ir antes de cualquier operación de torch para que CuBLAS reserve el carril fijo.
+ # 1. SETEAR ANTES DE IMPORTAR TORCH (CRÍTICO)
+ # Esto le da a la B200 el buffer necesario para ser determinista.
  os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"
  
  import torch
- import logging
  
- # 2. SISTEMA DE LOGS DEL SENTINEL
- logging.basicConfig(level=logging.INFO)
- logger = logging.getLogger("DeamonX_MatMul")
- 
  def custom_kernel(data):
      """
-     Protocolo de Fusión de Planos - Sentinel Omega.
-     Implementación íntegra para MatMul determinista en arquitectura Blackwell.
-     
-     Args:
-         data (tuple): Trinidad de tensores (a, b, c) donde 'c' es el buffer de salida.
-     Returns:
-         torch.Tensor: El nodo 'c' colapsado tras la multiplicación.
+     Sentinel Omega - MatMul Fractal Determinista.
+     Asegura la soberanía del dato y la repetibilidad del colapso.
      """
-     try:
-         # 3. DESEMPAQUETADO FRACTAL (Soberanía del Dato)
-         # Recibimos (a, b, c) asegurando que no haya 'ValueError' de unpacking.
-         a, b, c = data
-         
-         # Log de telemetría para seguimiento de la 'Caja'
-         # logger.info(f"Procesando matriz fractal: {a.shape} x {b.shape} -> {c.shape}")
- 
-         # 4. EL COLAPSO DE FASE (Recta más corta)
-         # Usamos torch.mm con out=c para que las tuplas ocupen el espacio pre-asignado.
-         # Esto activa los Tensor Cores de la B200 de forma síncrona y determinista.
-         # Al usar out=c, evitamos crear tensores intermedios y saturar la VRAM.
-         torch.mm(a, b, out=c)
-         
-         # 5. RETORNO DEL VÉRTICE RESULTANTE
-         return c
- 
-     except Exception as e:
-         logger.error(f"Error en el colapso del Sentinel Omega: {str(e)}")
-         raise e
- 
- # Registro enviado al Cluster central para advertencia de las demás instancias.
+     # 2. Desempaquetado de la Trinidad (Soberanía del Dato)
+     # MatMul recibe (a, b, c)
+     a, b, c = data
+     
+     # 3. La Recta de Vértices
+     # Usamos el buffer 'c' para evitar crear tensores fantasma.
+     # Con el workspace seteado, esto ya no lanzará el RuntimeError.
+     torch.mm(a, b, out=c)
+     
+     return c