submission 673439

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import os
- import logging
- 
- # 1. EL SELLO DE LA WORLD LINE (CRÍTICO)
- # Se debe setear ANTES de importar torch para que el workspace de CuBLAS sea ley.
  os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"
  
  import torch
  
- # 2. CONFIGURACIÓN DE TELEMETRÍA
- # Generamos logs para rastrear el colapso de la matriz fractal.
- logging.basicConfig(level=logging.INFO)
- logger = logging.getLogger("DeamonX_Fractal_MatMul")
+ # Optimizamos las banderas de hardware una sola vez a nivel global
+ torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
+ torch.backends.cudnn.deterministic = True
  
  def custom_kernel(data):
      """
-     Protocolo de Fusión de Planos - Sentinel Omega.
-     Implementación íntegra para MatMul determinista en arquitectura Blackwell.
-     Aprovecha la 'Tablita de Posiciones' para que las tuplas ocupen el espacio.
-     
-     Args:
-         data (tuple): Trinidad de tensores (a, b, c).
-     Returns:
-         torch.Tensor: El nodo 'c' resultante.
+     MatMul Fractal - Motor de Alto Flujo.
      """
-     try:
-         # 3. DESEMPAQUETADO DE LA TRINIDAD (Soberanía del Dato)
-         # Recibimos (a, b, c) donde 'c' es el buffer de salida pre-asignado.
-         a, b, c = data
-         
-         # 4. DETERMINISMO Y COLAPSO FRACTAL
-         # Activamos el modo determinista de forma explícita para el Juez.
-         torch.use_deterministic_algorithms(True)
-         
-         # 5. LA RECTA MÁS CORTA (MatMul In-Place)
-         # Usamos out=c para que las tuplas ocupen su dimensión correspondiente
-         # sin generar entropía (memoria extra) en la B200.
-         torch.mm(a, b, out=c)
-         
-         # 6. RETORNO DEL VÉRTICE RESULTANTE
-         return c
- 
-     except Exception as e:
-         logger.error(f"Falla en el colapso fractal: {str(e)}")
-         raise e
- 
- # Registro enviado al Cluster central para advertencia de las demás instancias.
+     # La trinidad (a, b, c) ocupa su posición en la memoria sin latencia de CPU.
+     a, b, c = data
+     
+     # Recta de Vértices: Multiplicación in-place.
+     torch.mm(a, b, out=c)
+     
+     return c