المهارات benchmark-kernel
📦

benchmark-kernel

مراجعة المحتوى r2 آمن ⚙️ الأوامر الخارجية

قياس أداء نوى FlashInfer على GPU بدقة

قد تكون مقارنات نوى GPU مضللة عندما تختلف طرق قياس الزمن والمدخلات. توفر هذه المهارة قياسات أداء قابلة لإعادة الإنتاج لـ FlashInfer، مع فحوصات للصحة ومقاييس أداء واضحة.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 78 برونزي

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "benchmark-kernel" from https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel.md manifest موقَّع GET /api/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "benchmark-kernel". قارن الواجهات الخلفية لانتباه فك الترميز على H100 بحجم دفعة يبلغ 32 وطول تسلسل يبلغ 2048.

النتيجة المتوقعة:

  • قياس الزمن الموصى به: استخدام CUPTI عند توفره، مع توثيق أحداث CUDA بوصفها الخيار الاحتياطي.
  • ضوابط المقارنة: أشكال وأنواع بيانات وعمليات إحماء وتكرارات وفحوصات مرجعية متطابقة.
  • التقرير: زمن الاستجابة الوسيط والانحراف المعياري ومعدل المعالجة وعرض النطاق الترددي وإعداد قابل لإعادة الإنتاج.

جارٍ استخدام "benchmark-kernel". تختلف نتائج GEMM باستخدام FP8 بين عمليات التشغيل. اقترح تسلسلًا لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

النتيجة المتوقعة:

  • زِد عدد تكرارات الإحماء والقياس قبل تغيير عبء العمل.
  • تأكد من استخدام طريقة قياس الزمن نفسها وحالة الساعة نفسها وأشكال المدخلات نفسها وقائمة الواجهات الخلفية نفسها عبر عمليات التشغيل.
  • افحص المخرجات التفصيلية وقارن الانحراف المعياري قبل اعتماد وجود فرق في الأداء.

جارٍ استخدام "benchmark-kernel". خطط لتقرير قياس أداء دفعي لنوى الانتباه وGEMM ومزيج الخبراء.

النتيجة المتوقعة:

يجمع التقرير أعباء العمل التمثيلية حسب الإجراء، ويسجل حالة الصحة، ويلتقط مقاييس الزمن، ويحتفظ بإعداد كل قياس أداء لإعادة إنتاجه.

التدقيق الأمني

آمن
v12 • ٢٣‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

Eighty-four Ruby or shell backtick findings and the network-reconnaissance finding are false positives caused by Markdown formatting and benchmark arguments. The sudo nvidia-smi example is a real privileged system change that can alter GPU clocks for all workloads, although it contains no injection path. No malicious intent, prompt injection, or data exfiltration was found.

1
الملفات التي تم فحصها
423
الأسطر التي تم تحليلها
1
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة
عناصر مراجعة القدرات (1)

هذه قدرات محلية حقيقية قد يُتوقع وجودها لهذه المهارة، لذا فهي تتطلب مراجعة ولكن لا تُحتسب كسلوك خبيث مؤكد.

مرتفع
SKILL.md:283
sudo privilege escalation
sudo nvidia-smi -lgc <base_clock>
The tutorial explicitly instructs users to run sudo nvidia-smi, which elevates privileges and changes system-wide GPU clocks. Fixed arguments reduce injection risk, but the privileged side effect remains.

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (50)
SKILL.md:24 SKILL.md:38-40 SKILL.md:40-47 SKILL.md:47-56 SKILL.md:56 SKILL.md:57 SKILL.md:58 SKILL.md:64-83 SKILL.md:83-87 SKILL.md:87-101 SKILL.md:101-106 SKILL.md:106-110 SKILL.md:110-116 SKILL.md:116-126 SKILL.md:126-128 SKILL.md:128-132 SKILL.md:132-136 SKILL.md:136-142 SKILL.md:142-144 SKILL.md:144-150 SKILL.md:150-151 SKILL.md:151-152 SKILL.md:152-153 SKILL.md:153-154 SKILL.md:154-155 SKILL.md:155-156 SKILL.md:156-157 SKILL.md:157-158 SKILL.md:158-166 SKILL.md:166-196 SKILL.md:196-202 SKILL.md:202-204 SKILL.md:204-207 SKILL.md:207-210 SKILL.md:210-213 SKILL.md:213-217 SKILL.md:217-221 SKILL.md:221-238 SKILL.md:238-244 SKILL.md:244-251 SKILL.md:251-253 SKILL.md:253-257 SKILL.md:257-267 SKILL.md:267-269 SKILL.md:269-272 SKILL.md:272-274 SKILL.md:274-277 SKILL.md:277-279 SKILL.md:279-282 SKILL.md:282-284
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/audits/12?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/security.svg)](https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

flashinfer-ai. (2026). benchmark-kernel security audit report (audit version 12) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/audits/12

اقتباس BibTeX

@techreport{flashinfer-ai-flashinfer-ai-benchmark-kernel-2026, author = {flashinfer-ai}, title = {benchmark-kernel security audit report (audit version 12)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {12}, url = {https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/audits/12}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "benchmark-kernel security audit report (audit version 12)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "flashinfer-ai" date-released: "2026-07-23" url: "https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/audits/12" identifiers: - type: other value: "skillstore:flashinfer-ai-benchmark-kernel:audit:12" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
55
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
71
المجتمع
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

مقارنة الواجهات الخلفية للانتباه

إعداد أعباء عمل متطابقة للانتباه ومقارنة زمن الاستجابة ومعدل المعالجة والاتساق عبر الواجهات الخلفية المتاحة.

التحقق من تغييرات النواة

تشغيل فحوصات مرجعية وقياسات أداء قابلة لإعادة الإنتاج قبل تغيير تنفيذ النواة وبعده.

إنشاء تقارير الأداء

جمع نتائج قياس الأداء الدفعي بتنسيق CSV لتتبع التراجعات وإجراء مقارنات بين العتاد.

جرّب هذه الموجّهات

إنشاء قياس أداء أساسي 
ساعدني في قياس أداء نواة FlashInfer. اسألني عن وحدة GPU والإجراء وأشكال المدخلات وأنواع البيانات والواجهات الخلفية المرشحة قبل اقتراح الإعدادات.
مقارنة الواجهات الخلفية المحددة 
صمم مقارنة عادلة للواجهات الخلفية للإجراء [routine] على [GPU]. استخدم مدخلات متطابقة وفحصًا مرجعيًا وعمليات إحماء وقياسات متكررة وتقارير نتائج قابلة لإعادة الإنتاج.
تشخيص قياسات الزمن غير المستقرة 
راجع نتائج قياس أداء FlashInfer التالية: [results]. حدد الأسباب المحتملة للتباين، وأوصِ بتغييرات مركزة على عمليات الإحماء أو التكرارات أو قياس الزمن أو سلوك ذاكرة التخزين المؤقت.
تخطيط حزمة اختبارات التراجع 
أنشئ خطة لاختبار تراجع نوى FlashInfer من أجل [hardware and routines]. حدد الحالات التمثيلية وبوابات الصحة وضوابط قياس الزمن وحقول CSV ومعايير المقارنة.

أفضل الممارسات

  • حافظ على تطابق الأشكال وأنواع البيانات وطرق قياس الزمن وعدد التكرارات عند مقارنة الواجهات الخلفية.
  • فعّل الفحص المرجعي قبل اعتبار النتائج الأسرع صالحة.
  • سجّل تفاصيل وحدة GPU وإصدارات البرامج وإعدادات قياس الأداء ومعلومات إعادة الإنتاج مع كل نتيجة.

تجنب

  • لا تقارن النتائج المجمعة باستخدام طرق مختلفة لقياس الزمن من دون توضيح هذا الاختلاف بجلاء.
  • لا تعطّل فحوصات الصحة لمجرد الاحتفاظ بنتيجة أسرع.
  • لا تشغّل أوامر الساعة ذات الصلاحيات المرتفعة على عتاد مشترك من دون تصريح وخطة لاستعادة الحالة السابقة.

الأسئلة المتكررة

هل CUPTI مطلوب؟
لا. يمكن لقياس الأداء استخدام أحداث CUDA، لكن CUPTI يوفر قياسًا أدق لزمن النواة على مستوى العتاد عند توفره.
ما الإجراءات التي يغطيها الدليل؟
يغطي الدليل إجراءات قياس أداء الانتباه وGEMM ومزيج الخبراء في FlashInfer باستخدام إعدادات تمثيلية.
هل يمكنني مقارنة عدة واجهات خلفية؟
نعم. استخدم مدخلات متطابقة وفعّل الفحص المرجعي حتى تظل فروق الأداء ذات معنى.
لماذا نتائجي غير متسقة؟
قد يؤدي الإحماء غير الكافي أو قلة القياسات أو تغير سرعات الساعة أو تأثيرات ذاكرة التخزين المؤقت أو خلط طرق قياس الزمن إلى زيادة التباين.
هل تنفذ المهارة قياسات الأداء تلقائيًا؟
لا. توفر المهارة تعليمات وإعدادات يشغّلها المستخدمون في بيئة FlashInfer مجهزة مسبقًا.
هل يتطلب تثبيت سرعة ساعة GPU عناية خاصة؟
نعم. يستخدم أمر الساعة الموثق sudo، ويغير حالة النظام، وينبغي تشغيله فقط بعد الحصول على تصريح.

تفاصيل المطور

المؤلف

flashinfer-ai

الترخيص

MIT

مراجعة Skillstore

r2

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/flashinfer-ai/flashinfer/tree/main/.claude/skills/benchmark-kernel

مرجع

c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f

حداثة الصيانة

٢٦‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

3 تنزيلات · 291 مشاهدات

بنية الملفات

📄 SKILL.md

المزيد من flashinfer-ai

عرض الكل

مهارات ذات صلة

عرض الكل