# nemo-mbridge-perf-moe-long-context

Помогает подобрать context parallelism и selective recompute при обучении MoE-моделей на длинных контекстах в Megatron Bridge.

- 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-moe-long-context/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-mbridge-perf-moe-long-context

## Что делает

Скилл аккумулирует практические правила для распределённого обучения с длинными последовательностями в Megatron Bridge. При выходе за пределы 4K токенов память активаций становится главным барьером. Скилл предлагает базовую формулу для context parallelism: `CP ~= seq_len / 4096` с округлением до степени двойки. Вместо полного пересчёта внимания рекомендуется selective recompute для блоков `norm`, `mlp` или `moe`.

База знаний опирается на тестовые прогоны DSV3 на H100 до 256K, а также Qwen3 235B на GB200 с диспетчерами DeepEP и HybridEP. Главное узкое место здесь — общее число ускорителей. Рост CP быстро сжимает бюджет data parallelism, поэтому приходится уменьшать глобальный размер батча.

Для стабильной работы скилл советует фиксировать микробатч и длину контекста. Динамические батчи ломают захват CUDA Graph, из-за чего приходится возвращаться к eager-режиму.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install NVIDIA/skills nemo-mbridge-perf-moe-long-context
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/nemo-mbridge-perf-moe-long-context/SKILL.md`

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-moe-long-context -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-moe-long-context/SKILL.md

## Когда брать
- рассчитать context parallelism для контекстов от 8K до 256K
- устранить OOM при обучении MoE на длинных последовательностях
- настроить selective recompute без лишней нагрузки на внимание
- сконфигурировать диспетчеры DeepEP и HybridEP

## Примеры запросов агенту
- Помоги рассчитать CP и selective recompute для DSV3 на 128K токенов на H100
- Как настроить HybridEP и параллелизм для Qwen3 235B на GB200?
- Почему падает OOM при увеличении длины контекста в Megatron Bridge?

## Похожие
- [nemo-guardrails](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-guardrails.md) — скилл · 944 установки
- [nemo-evaluator-sdk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemo-evaluator-sdk.md) — скилл · 943 установки
- [long-task-coordinator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/long-task-coordinator.md) — скилл · 680 установок
- [flow-nexus-neural](https://affpapa.org/nevibecode/skills/flow-nexus-neural.md) — скилл · 1100 установок
- [context-engineering](https://affpapa.org/nevibecode/skills/context-engineering.md) — скилл · 61600 установок
- [context-budget](https://affpapa.org/nevibecode/skills/context-budget.md) — скилл · 5000 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