nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap — скилл для Claude Code: overlap
Скилл ведёт по настройке перекрытия коммуникаций TP, DP и PP в Megatron-Bridge: какие ручки крутить, где смотреть код и как проверить результат.
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a claude-codeЧто делает nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap
Скилл описывает, как включить перекрытие коммуникаций в Megatron-Bridge. Внутри — минимальный набор правок конфига, ссылки на участки кода, список типичных ошибок и команды для проверки.
Настройка идёт через CommOverlapConfig: tp_comm_overlap=True, а для DP нужны use_distributed_optimizer, overlap_grad_reduce и overlap_param_gather. Для TP есть готовый пресет userbuffers_bf16_h100_h12288_tp4_mbs1_seqlen2048. Точность задаётся отдельно, в mixed precision: grad_reduce_in_fp32 и fp8_param_gather.
Главная ловушка: TP overlap молча отключается, если sequence_parallel=False или нет Transformer Engine. PP overlap включается автоматически только при PP > 1 и VPP > 1. Ещё bucket_size считается в параметрах, а не в байтах. CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS и запас SM для LayerNorm задаются на старте плагина, а не в CommOverlapConfig — это повод проверить, где вы их прописали.
Проверка: uv run python -m pytest tests/unit_tests/training/test_comm_overlap.py -q должен дать 26 passed. Вторая команда, tests/unit_tests/recipes/test_run_plugins.py, проверяет переменные окружения плагина, если доступен nemo_run.
Какие задачи решает
- включить перекрытие коммуникаций TP, DP и PP в Megatron-Bridge
- найти причину падения пропускной способности после правки конфига overlap
- понять, почему TP overlap отключился сам
- выставить bucket_size для DP overlap без ошибки в единицах
- проверить, что переменные окружения плагина подхватились на старте
Примеры запросов агенту
- включи TP, DP и PP overlap в Megatron-Bridge и покажи минимальный конфиг
- почему упала пропускная способность после того, как я поменял настройки comm overlap
- прогони тесты test_comm_overlap.py и скажи, что не так с моим конфигом
Как установить nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap2Вручную: положить файлы
.github/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlapВручную: положить файлы
.devin/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap
Как установить nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap в Claude?
Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap/SKILL.md.
Что делает nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap?
Это операционный гайд по перекрытию коммуникаций TP, DP и PP в Megatron-Bridge: ручки конфига, привязки к коду, подводные камни и проверка.
Почему TP overlap не включается?
Он отключается, если sequence_parallel=False или недоступен Transformer Engine. Проверьте оба условия до правки конфига.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: nemo-mbridge-perf-tp-dp-comm-overlap
description: Operational guide for enabling TP, DP, and PP communication overlap in Megatron-Bridge, including config knobs, code anchors, pitfalls, and verification.
license: Apache-2.0
when_to_use: Enabling TP/DP/PP comm overlap, or tracing a throughput regression to a comm overlap config change; 'overlap_param_gather', 'overlap_grad_reduce', 'sequence-parallel overlap', 'TP overlap', 'DP overlap', 'comm overlap'.
---
# TP / DP / PP Communication Overlap Skill
For stable background and recommendation level, see:
- @docs/training/communication-overlap.md
## Enablement
Minimal Bridge override:
```python
from megatron.bridge.training.comm_overlap import CommOverlapConfig
cfg.model.tensor_model_parallel_size = 4
cfg.model.sequence_parallel = True
cfg.model.pipeline_model_parallel_size = 4
cfg.model.virtual_pipeline_model_parallel_size = 2
cfg.comm_overlap = CommOverlapConfig(
tp_comm_overlap=True,
)
cfg.ddp.use_distributed_optimizer = True
cfg.ddp.overlap_grad_reduce = True
cfg.ddp.overlap_param_gather = True
```
Optional TP preset:
```python
from megatron.bridge.training.comm_overlap import userbuffers_bf16_h100_h12288_tp4_mbs1_seqlen2048
cfg.comm_overlap.tp_comm_overlap_cfg = userbuffers_bf16_h100_h12288_tp4_mbs1_seqlen2048
```
Precision knobs belong to mixed precision:
```python
cfg.mixed_precision.grad_reduce_in_fp32 = False
cfg.mixed_precision.fp8_param_gather = False
```
## Code Anchors
Bridge overlap gating:
```439:449:src/megatron/bridge/training/comm_overlap.py
if self.user_comm_overlap_cfg.tp_comm_overlap is True:
if model_cfg.tensor_model_parallel_size < 2:
...
elif not model_cfg.sequence_parallel:
...
elif not HAVE_TE:
...
```
PP overlap selection:
```451:458:src/megatron/bridge/training/comm_overlap.py
if model_cfg.pipeline_model_parallel_size > 1:
if vp_size > 1:
comm_overlap_cfg.overlap_p2p_comm = True
comm_overlap_cfg.batch_p2p_comm = False
else:
comm_overlap_cfg.overlap_p2p_comm = False
comm_overlap_cfg.batch_p2p_comm = True
```
DP overlap defaults:
```572:579:src/megatron/bridge/training/comm_overlap.py
if self.data_parallel_size > 1:
comm_overlap_cfg.bucket_size = 128 * 1024 * 1024
comm_overlap_cfg.overlap_grad_reduce = True
comm_overlap_cfg.overlap_param_gather = True
```
Launch-time env tuning:
```570:609:src/megatron/bridge/recipes/run_plugins.py
executor.env_vars["CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS"] = str(cuda_device_max_connections)
...
executor.env_vars["NVTE_FWD_LAYERNORM_SM_MARGIN"] = str(self.layernorm_sm_margin)
executor.env_vars["NVTE_BWD_LAYERNORM_SM_MARGIN"] = str(self.layernorm_sm_margin)
```
## Pitfalls
1. TP overlap silently disables itself if `sequence_parallel=False` or Transformer Engine is unavailable.
2. PP overlap is not enabled for all PP cases. Bridge only auto-selects `overlap_p2p_comm=True` when `PP > 1` and `VPP > 1`.
3. `bucket_size` is a parameter-count knob, not a byte-size knob.
4. `grad_reduce_in_fp32` and `fp8_param_gather` should be set through mixed precision, not as standalone DDP tuning first.
5. `CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS` and LayerNorm SM margin are launch-time plugin settings, not `CommOverlapConfig` fields.
## Verification
Use the checked-in overlap unit coverage first:
```bash
uv run python -m pytest tests/unit_tests/training/test_comm_overlap.py -q
```
Optional second check if `nemo_run` is available:
```bash
uv run python -m pytest tests/unit_tests/recipes/test_run_plugins.py -q
```
Success criteria:
- first command reports `26 passed`
- second command validates plugin-owned env wiring when not skipped
© NVIDIA · Apache-2.0 · NVIDIA/skills