submission 674172

  # -*- coding: utf-8 -*-
  import os
- # El buffer de 8MB es el requisito de la B200 para MatMul determinista
- os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"
- 
+ import logging
  import torch
  
- # Forzamos flags de alto rendimiento en el top-level
- torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
+ os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"
  
+ logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+ logger = logging.getLogger("DeamonX_Tuplas_B200")
+ 
  def custom_kernel(data):
      """
-     Protocolo Tuplas v3.1 - Sentinel Omega.
-     Indexación resiliente + Determinismo síncrono.
+     Protocolo Tuplas - Corrección de alineación de memoria.
      """
-     # Usar índices es más robusto que 'a, b, c = data'
-     a = data[0]
-     b = data[1]
-     c = data[2]
-     
-     # Activamos determinismo justo antes del colapso (Cero Fricción)
-     torch.use_deterministic_algorithms(True, warn_only=False)
-     
-     # La B200 utiliza Tensor Cores aquí de forma óptima
-     torch.mm(a, b, out=c)
-     
-     return c
+     try:
+         # Forzar alineación de memoria contigua para optimizar el bus de datos
+         a = data[0].contiguous()
+         b = data[1].contiguous()
+         c = data[2]
+         
+         torch.use_deterministic_algorithms(True, warn_only=False)
+         
+         # Ejecución in-place
+         torch.mm(a, b, out=c)
+         
+         return c
+         
+     except Exception as e:
+         logger.error(f"Falla de ejecución en Tuplas: {str(e)}")
+         raise e