Рейтинг скиллов
35 скиллов. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.
ПроизводствоЛогистика и складЗакупки и снабжениеКачество и контрольКонтакт-центрВыездные работыФинансыПоддержка клиентовотраслевые подборки
| # | Оценка | Скилл | Баллы ▾ | Безоп. | Качество | Процесс | Тесты | Популярность | Обновлён |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | A | Оптимизирует существующие Triton-ядра для бэкенда NVIDIA TileIR на Blackwell GPU (sm_100+). Добавляет специфичные для TileIR конфигурации автонастройки: загрузка, количество CTA, дескрипторы TMA. Охва | 100 | 100 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 2 | A | CLI Nsight Systems (nsys) для системного профилирования временной шкалы. Используйте, когда пользователь хочет запустить nsys profile, проанализировать отчеты .nsys-rep, использовать команды nsys stat | 100 | 96 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 3 | A | Анализирует вывод профилирования ncu (NVIDIA Nsight Compute): классификация узких мест SOL%, анализ roofline, диагностика загрузки, анализ иерархии памяти, анализ задержек warp, интерпретация метрик и | 97 | 96 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 4 | A | Анализирует накладные расходы хоста/ЦП при инференсе TensorRT-LLM по трассировкам nsys. Определяет, являются ли накладные расходы хоста узким местом, используя коэффициент простоя GPU, коэффициент рас | 100 | 92 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 5 | A | Выявляет и устраняет синхронизации хост-устройство в коде PyTorch. Обнаруживает точки синхронизации (.item(), .cpu(), булевая индексация, torch.tensor на CUDA), классифицирует ложные и истинные зависи | 100 | 90 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 6 | A | Пишет и реализует GPU-ядра с использованием NVIDIA CuTe DSL (CUTLASS 4.x Python API) — НЕ для Triton, CUDA C++ или концептуальных объяснений. Активируйте только тогда, когда пользователь хочет написат | 98 | 93 | A | — | — | 11 дн назад | |
| 7 | A | Компилирует TensorRT-LLM на SLURM-кластере. Охватывает отправку пакетного задания с образом контейнера, мониторинг задания и проверку сборки. Используйте, когда пользователь хочет скомпилировать TRT-L | 100 | 88 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 8 | A | Плейбук координации оптимизации производительности. Содержит таблицу маршрутизации специалистов, двухэтапный конвейер TileIR, выбор специалиста по генерации ядер, критерии приоритизации и рабочий проц | 100 | 88 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 9 | B | Систематический подход к исследованию кодовой базы TensorRT-LLM перед реализацией новых функций или оптимизаций. Учит обнаруживать существующую инфраструктуру, отслеживать пути кода и избегать повторн | 100 | 85 | D | — | — | 11 дн назад | |
| 10 | B | Проектирует, реализует, калибрует и запускает детерминированные тесты операций TensorRT-LLM VisualGen L1 и тесты соответствия компонентов L2 по функциям. Используйте для проверки корректности DiT, VAE | 100 | 84 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 11 | B | Запускает и управляет рабочим процессом perf-analyze этого репозитория, который ДИАГНОСТИРУЕТ развертывание TensorRT-LLM serving без внесения изменений — бенчмаркинг при одной параллельности или Парет | 100 | 85 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 12 | B | Компилирует TensorRT-LLM на вычислительном узле внутри Docker-контейнера. Используйте это, когда вы уже находитесь на вычислительном узле с видимыми GPU. | 100 | 85 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 13 | B | Рабочий процесс координации анализа производительности. Руководит делегированием профилирования, классификацией узких мест (вычислительные/память/запуск/коммуникация/синхронизация) и генерацией структ | 100 | 85 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 14 | B | Инструментация кода для измерения рабочих нагрузок. Два сценария: (1) Цикл обучения — вставка ручного измерения для отчетности о задержке каждой итерации, пропускной способности (образцы/сек) и времен | 100 | 83 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 15 | B | Применяет CUDA Graphs к рабочим нагрузкам PyTorch — выбор API (torch.compile, PyTorch make_graphed_callables, TE make_graphed_callables, MCore CudaGraphManager, FullCudaGraphWrapper, ручной torch.cuda | 100 | 83 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 16 | B | ТОЛЬКО для разработки ядер OpenAI Triton (@triton.jit). НИКОГДА не используйте для ядер CUDA C++, DSL CuTe, TileIR или инструментов профилирования (ncu, nsys). Запрос пользователя должен явно включать | 95 | 90 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 17 | B | Тестирование модели TensorRT-LLM VisualGen от начала до конца, включая сервер — выберите рабочую нагрузку, запустите необходимый сервер `trtllm-serve` (найдите контрольную точку, напишите конфигурацию | 97 | 88 | D | — | — | 5 дн назад | |
| 18 | B | Просматривайте, проектируйте и рефакторите код TensorRT-LLM PyTorch MoE для соответствия архитектуре, чистоты кода, поддерживаемости и тестируемости. Всегда используйте для любых модификаций, обзоров, | 99 | 79 | C | — | — | 11 дн назад | |
| 19 | B | Выполняет рабочую нагрузку TensorRT-LLM локально в Docker. Запускает полностью разрешенную команду Docker в фоновом режиме, отслеживает завершение, читает журналы и сообщает о результатах. Независимо | 100 | 76 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 20 | B | Отправляйте и отслеживайте задания Slurm в локальном кластере. Поддерживает два режима: (1) Постоянное выделение (по умолчанию) — выделяет узлы один раз через nohup salloc, импортирует контейнер один | 100 | 76 | A | — | — | 11 дн назад | |
| 21 | B | Проверяет локальную среду выполнения на наличие GPU, поддержку Docker и доступ к Slurm. Возвращает сценарий выполнения (`satisfied, local, docker`, `satisfied, local, direct`, `satisfied, slurm, local | 100 | 76 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 22 | C | trtllm-visualgen-lpips-golden-refreshАнализаторИИ и агентыМедиа и видеоNVIDIA/TensorRT-LLMClaude Code Обновление эталонных изображений или видео LPIPS TensorRT-LLM VisualGen после NVBug, сбоя CI LPIPS VisualGen, обновления версии модели/зависимостей или других преднамеренных изменений вывода, включая | 100 | 73 | D | — | — | 5 дн назад | |
| 23 | C | Создает Slurm-скрипты или Docker-команды для рабочих нагрузок TensorRT-LLM. Разрешает все параметры (образ Docker, монтирование, параллелизм, режим MPI), генерирует полный скрипт из шаблонов категорий | 100 | 70 | B | — | — | 11 дн назад | |
| 24 | B | Профилирует и оптимизирует накладные расходы хоста/ЦП TensorRT-LLM с помощью line_profiler (с планируемой поддержкой nsys). Выполняет итеративные циклы профилирования-анализа-оптимизации-валидации. Ис | 100 | 83 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 25 | B | Сборник прошлых успешных и классических оптимизаций TensorRT-LLM (на уровне времени выполнения/исполнения и ядра), записанных как повторно используемые прецеденты принятия решений. Обращайтесь к нему | 100 | 76 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 26 | B | Обновляет версию flashinfer-python в TensorRT-LLM. Получает последние выпуски с GitHub (стабильные и ночные), сравнивает с текущей закрепленной версией, позволяет пользователю выбрать целевую версию и | 100 | 74 | C не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 27 | C | Удаленная разработка на SLURM-кластере через SSH. Используйте для запуска задач, профилирования или разработки на удаленном SLURM-кластере с использованием контейнеров pyxis/enroot. Включает управлени | 100 | 73 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 28 | C | Лучшие практики для внесения вклада кода в TensorRT-LLM. Охватывает официальный процесс внесения вклада (отслеживание проблем, рабочий процесс форка, подписание DCO), рекомендации по кодированию, рабо | 100 | 69 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 29 | C | Генерирует исходный стартовый YAML `trtllm-serve --config` для базового агрегированного одноузлового обслуживания PyTorch, соответствующий проверенным конфигурациям TensorRT-LLM и документации по разв | 100 | 64 | C не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 30 | C | Запускает и управляет рабочим процессом perf-optimize этого репозитория, который итеративно ПРИМЕНЯЕТ оптимизации обслуживания TensorRT-LLM — базовый бенчмарк при одной параллельности или Парето-криву | 100 | 66 | C не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 31 | C | Справочник по тому, как возникают *нестабильности* производительности TensorRT-LLM и как они были устранены, на основе коммитов, связанных с нестабильностью производительности в основной ветке. Обраща | 99 | 66 | D не хватает файлов | — | — | 5 дн назад | |
| 32 | C | Интегрирует мультимодальную модель HuggingFace (видео/аудио/видео + текст) в бэкенд TensorRT-LLM PyTorch. Используйте при написании нового `tensorrt_llm/_torch/models/modeling_{vlm}.py` плюс его обраб | 99 | 61 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 33 | C | Выполняет модульные и модельные тесты для TensorRT-LLM. Сначала классифицирует область тестирования (модульный тест или тест модели), затем направляет в соответствующий рабочий процесс. Тесты моделей | 100 | 60 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад | |
| 34 | C | Справочник по тому, как возникают регрессии производительности TensorRT-LLM и как они были исправлены, на основе коммитов с исправлениями NVBug в основной ветке. Обращайтесь, когда наблюдается или под | 98 | 63 | D не хватает файлов | — | — | 5 дн назад | |
| 35 | C | Запускает тестовые случаи, бенчмарки, оценки или пользовательские скрипты TensorRT-LLM, проверяя среду (локальный GPU или Slurm), выбирая соответствующий образ Docker и выполняя локально или через отп | 100 | 56 | D не хватает файлов | — | — | 11 дн назад |
Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.