SKILLEMALL.ai

Рейтинг скиллов

35 скиллов. Оценка A–F складывается из безопасности (60%) и качества (40%), тесты дают бонус. Рейтинг пополняется автоматически из открытых каталогов.

35
#ОценкаСкиллБаллы ▾Безоп.КачествоПроцессТестыПопулярностьОбновлён
1A
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
100100100B——11 дн назад
2A
CLI Nsight Systems (nsys) для системного профилирования временной шкалы. Используйте, когда пользователь хочет запустить nsys profile, проанализировать отчеты .nsys-rep, использовать команды nsys stat
9810096B——11 дн назад
3A
Анализирует вывод профилирования ncu (NVIDIA Nsight Compute): классификация узких мест SOL%, анализ roofline, диагностика загрузки, анализ иерархии памяти, анализ задержек warp, интерпретация метрик и
979796B——11 дн назад
4A
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
9710092C——11 дн назад
5A
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
9610090C——11 дн назад
6A
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
969893A——11 дн назад
7A
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
9510088B——11 дн назад
8A
Плейбук координации оптимизации производительности. Содержит таблицу маршрутизации специалистов, двухэтапный конвейер TileIR, выбор специалиста по генерации ядер, критерии приоритизации и рабочий проц
9510088B——11 дн назад
9B
Систематический подход к исследованию кодовой базы TensorRT-LLM перед реализацией новых функций или оптимизаций. Учит обнаруживать существующую инфраструктуру, отслеживать пути кода и избегать повторн
9410085D——11 дн назад
10B
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
9410084C——11 дн назад
11B
Запускает и управляет рабочим процессом perf-analyze этого репозитория, который ДИАГНОСТИРУЕТ развертывание TensorRT-LLM serving без внесения изменений — бенчмаркинг при одной параллельности или Парет
9410085C——11 дн назад
12B
Компилирует TensorRT-LLM на вычислительном узле внутри Docker-контейнера. Используйте это, когда вы уже находитесь на вычислительном узле с видимыми GPU.
9410085C——11 дн назад
13B
Рабочий процесс координации анализа производительности. Руководит делегированием профилирования, классификацией узких мест (вычислительные/память/запуск/коммуникация/синхронизация) и генерацией структ
9410085C——11 дн назад
14B
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
9310083C——11 дн назад
15B
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
9310083B——11 дн назад
16B
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
939590C——11 дн назад
17B
Тестирование модели TensorRT-LLM VisualGen от начала до конца, включая сервер — выберите рабочую нагрузку, запустите необходимый сервер `trtllm-serve` (найдите контрольную точку, напишите конфигурацию
939788D——5 дн назад
18B
Просматривайте, проектируйте и рефакторите код TensorRT-LLM PyTorch MoE для соответствия архитектуре, чистоты кода, поддерживаемости и тестируемости. Всегда используйте для любых модификаций, обзоров,
919979C——11 дн назад
19B
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
9010076B——11 дн назад
20B
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
9010076A——11 дн назад
21B
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
9010076B——11 дн назад
22C
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
8910073D——5 дн назад
23C
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
8810070B——11 дн назад
24B
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
9310083D не хватает файлов——11 дн назад
25B
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
9010076D не хватает файлов——11 дн назад
26B
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
9010074C не хватает файлов——11 дн назад
27C
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
8910073D не хватает файлов——11 дн назад
28C
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
8810069D не хватает файлов——11 дн назад
29C
Генерирует исходный стартовый YAML `trtllm-serve --config` для базового агрегированного одноузлового обслуживания PyTorch, соответствующий проверенным конфигурациям TensorRT-LLM и документации по разв
8610064C не хватает файлов——11 дн назад
30C
Запускает и управляет рабочим процессом perf-optimize этого репозитория, который итеративно ПРИМЕНЯЕТ оптимизации обслуживания TensorRT-LLM — базовый бенчмарк при одной параллельности или Парето-криву
8610066C не хватает файлов——11 дн назад
31C
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
869966D не хватает файлов——5 дн назад
32C
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
849961D не хватает файлов——11 дн назад
33C
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
8410060D не хватает файлов——11 дн назад
34C
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
849863D не хватает файлов——5 дн назад
35C
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
8210056D не хватает файлов——11 дн назад

Описания переведены автоматически; оригинал — на странице скилла.