submission 671617

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import logging
import torch

# Determinismo de ejecución en operaciones atómicas y de ordenamiento
os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"

# Configuración de telemetría obligatoria
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("Sentinel_Omega_Sort")

def custom_kernel(data):
    """
    Motor de ordenamiento ascendente para arreglos 1D masivos.
    Optimización basada en la evasión de asignación de memoria intermedia
    y delegación al backend rocPRIM subyacente de PyTorch.
    """
    try:
        # Desempaquetado estricto
        input_tensor = data[0]
        output = data[1]
        
        torch.use_deterministic_algorithms(True)
        
        # Ejecución del ordenamiento.
        # torch.sort invoca rocprim::radix_sort en hardware AMD.
        # Se captura exclusivamente el tensor de valores, omitiendo los índices.
        sorted_vals, _ = torch.sort(input_tensor)
        
        # Copia directa en memoria (in-place) sobre el búfer de salida preasignado.
        # Elimina la sobrecarga de instanciación de nuevos tensores en VRAM.
        output.copy_(sorted_vals)
        
        return output

    except Exception as e:
        logger.error(f"Falla técnica en motor de ordenamiento: {str(e)}")
        raise e