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定位并修复 PyTorch 训练和 LLM 推理中的 GPU 性能瓶颈
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- 更新于 2026年4月11日
定位并修复 PyTorch 训练和 LLM 推理中的 GPU 性能瓶颈
这套手册与 Claude 技能以“先测量、再分类瓶颈、做最小修复、最后验证”为主线,处理低利用率、数据加载等待、显存溢出、多卡扩展差和推理延迟等问题。它提供训练、推理、分布式、内核与分析工具的分层指南,也可用于代码审查时发现隐藏的性能反模式。
资源类型
使用场景
运行平台
核心能力
不用常规截图也能测试移动与桌面应用导航流程。
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GitHub 公开事实最近同步于 2026年7月10日。
把一次浏览探索转成可重复执行的端到端测试
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