submission 671687

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

# 1. Determinismo de hardware
os.environ["CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG"] = ":4096:8"

# 2. Configuración de telemetría
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("Sentinel_Omega_Add_FP16")

def custom_kernel(data):
    """
    Motor de suma vectorial FP16 - Sentinel Omega.
    Corrección de desempaquetado para manejar tuplas de entrada con más de 2 elementos.
    """
    try:
        # El error 'too many values to unpack' se resuelve accediendo por índice.
        # Asumimos que los dos primeros elementos son siempre los tensores A y B.
        a = data[0]
        b = data[1]
        
        torch.use_deterministic_algorithms(True)
        
        # Realizamos la suma vectorial. 
        # Si el benchmark proporciona un búfer de salida en data[2], 
        # podríamos usarlo, pero retornar 'a + b' es válido según la descripción.
        result = a + b
        
        return result

    except Exception as e:
        logger.error(f"Falla técnica en motor de suma FP16: {str(e)}")
        raise e