# nemo-mbridge-perf-activation-recompute

Скилл настраивает перерасчёт активаций в NeMo Megatron Bridge при нехватке памяти GPU. Помогает сбалансировать экономию видеопамяти и дополнительные вычисления.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1800 установок · ★ 3735
- Автор: NVIDIA
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute

## Что делает

Скилл помогает устранить Out of Memory по памяти активаций в Megatron Bridge через подбор контрольных точек прямого прохода. Он сверяет пиковые значения `max_memory_allocated()` и `max_memory_reserved()`, отделяя фрагментацию аллокатора от реального дефицита VRAM. В зависимости от архитектуры задаётся список модулей в `recompute_modules` или включается полный перерасчёт слоёв через `recompute_granularity = "full"`.

Для выборочного режима (`selective`) скилл предлагает точечные границы: `core_attn` для стандартного внимания, `mla_up_proj` для Multi-Latent Attention, `moe_act` для промежуточных вычислений в MoE, а также `layernorm` и `mlp`. Повторный расчёт стоит времени. Каждая метка повторно выполняет свою часть графа при обратном проходе, снижая пик удерживаемой памяти.

Аппаратные ограничения требуют строгого соблюдения. Режим `moe` несовместим с перекрытием экспертного параллелизма (expert-parallel overlap), а `shared_experts` ломается при перекрытии общих экспертов. Если включён `cpu_offloading=True`, перерасчёт активаций использовать нельзя.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-activation-recompute -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-activation-recompute -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-activation-recompute -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nemo-mbridge-perf-activation-recompute
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-activation-recompute -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-activation-recompute -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/NVIDIA/skills/tree/HEAD/skills/nemo-mbridge-perf-activation-recompute/SKILL.md

## Когда брать
- устранить ошибки Out of Memory по памяти активаций на GPU
- настроить выборочный перерасчёт для моделей с MLA или MoE в Megatron Bridge
- переключить режим сброса тензоров с выборочного на полный перерасчёт слоёв
- проверить разницу между выделенной памятью и фрагментацией аллокатора PyTorch

## Примеры запросов агенту
- Помоги настроить `recompute_modules` для модели с MLA, чтобы убрать OOM на видеокарте.
- Сравни `core_attn` и полный recompute слоёв для стандартного трансформера в Megatron Bridge.
- Проверь конфигурацию: почему `moe` recompute конфликтует с параллелизмом экспертов?

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 349800 установок

Из того же набора: [nvidia/skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/nvidia/skills.md) — 178 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