# cuda-profiling

Ведёт агента по профилированию CUDA-приложений: таймлайн в Nsight Systems, метрики ядер в Nsight Compute, разбор roofline и узких мест.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 316 установок · ★ 267
- Автор: mohitmishra786
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills/tree/HEAD/skills/gpu/cuda-profiling/SKILL.md
- Обновлён: 2026-06-27
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/cuda-profiling

## Что делает

Скилл помогает разобраться, почему CUDA-ядро работает медленнее, чем ожидалось. Агент подсказывает, какой инструмент взять: `nsys` для общей картины CPU+GPU, `ncu` для метрик конкретного ядра. Дальше идёт разбор — упирается ли ядро в пропускную способность памяти или в вычисления.

Внутри описан рабочий порядок: сначала собрать приложение с `-lineinfo`, потом снять таймлайн, затем углубиться в горячее ядро через `ncu --kernel-name`. Есть разметка фаз через NVTX-диапазоны, набор метрик для CI и таблица типичных сбоев. Например, `ERR_NVGPUCTRPERM` возникает из-за прав на профилирование — придётся запускать с `sudo` или снять ограничение через `NVreg_RestrictProfilingToAdminUsers=0`. Это стоит проверить до того, как гонять длинные прогоны.

Скилл опирается на Nsight Systems и Nsight Compute от NVIDIA, так что без установленного CUDA Toolkit и этих утилит он бесполезен. Для разбора загрузки SM и лимитов по регистрам или shared memory есть отдельные команды `ncu`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill cuda-profiling -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/cuda-profiling/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cuda-profiling/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill cuda-profiling -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/cuda-profiling/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill cuda-profiling -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/cuda-profiling/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install mohitmishra786/low-level-dev-skills cuda-profiling
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/cuda-profiling/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill cuda-profiling -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills --path skills/gpu/cuda-profiling
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/cuda-profiling/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add mohitmishra786/low-level-dev-skills --skill cuda-profiling -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/mohitmishra786/low-level-dev-skills/tree/HEAD/skills/gpu/cuda-profiling/SKILL.md

## Когда брать
- найти узкое место в CUDA-ядре, которое работает медленнее ожидаемого
- сравнить варианты ядра с разным размером блока и тайлингом
- собрать проверку регрессий производительности в CI через метрики `ncu`
- разметить фазы приложения NVTX-диапазонами для таймлайна
- понять, упирается ядро в память или в вычисления

## Примеры запросов агенту
- профилируй моё CUDA-ядро через nsys и покажи, где провалы между запусками
- сними метрики ncu для ядра matmul_tiled и скажи, memory-bound оно или compute-bound
- добавь NVTX-диапазоны вокруг копирования H2D и запуска ядра

## Похожие
- [cuda](https://affpapa.org/nevibecode/rules/cuda.md) — правило · ★ 3579
- [system-profile](https://affpapa.org/nevibecode/skills/system-profile.md) — скилл · 474 установки
- [cuopt-install](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cuopt-install.md) — скилл · 2500 установок
- [nemo-mbridge-perf-cpu-offloading](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-mbridge-perf-cpu-offloading.md) — скилл · 1800 установок
- [gpu-server-management](https://affpapa.org/nevibecode/skills/gpu-server-management.md) — скилл · 331 установка
- [profile-model](https://affpapa.org/nevibecode/skills/profile-model.md) — скилл · 1200 установок

Из того же набора: [mohitmishra786/low-level-dev-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/mohitmishra786/low-level-dev-skills.md) — 79 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md