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debug-cuda-crash
78FlashInfer CUDA クラッシュのデバッグ
CUDA クラッシュでは、多くの場合、障害の原因となった入力データが隠れてしまいます。このスキルでは、FlashInfer API ロギングと CUDA ツールを使って、失敗している呼び出しを切り分ける方法を示します。
コーディング＆開発 表示
スキル benchmark-kernel
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benchmark-kernel
コンテンツリビジョン r2 安全 ⚙️ 外部コマンド
FlashInfer GPUカーネルを正確にベンチマーク
タイミング手法や入力が異なる場合、GPUカーネルの比較は誤解を招くことがあります。このスキルは、正確性チェックと明確な性能指標を備えた、再現可能なFlashInferベンチマークを提供します。
対応: Claude Codex Code(CC)
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エージェントリクエスト
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.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「benchmark-kernel」を使用しています。 バッチサイズ32、シーケンス長2048のH100について、デコードアテンションのバックエンドを比較してください。
期待される結果:
- 推奨タイミング手法：利用可能な場合はCUPTIを使用し、文書化されたフォールバックとしてCUDAイベントを使用します。
- 比較条件：入力形状、データ型、ウォームアップ、反復回数、リファレンスチェックを同一にします。
- レポート：レイテンシの中央値、標準偏差、スループット、帯域幅、再現可能な設定を記録します。
「benchmark-kernel」を使用しています。 FP8 GEMMの結果が実行ごとに変動します。トラブルシューティングの手順を提案してください。
期待される結果:
- ワークロードを変更する前に、ウォームアップ回数と測定反復回数を増やします。
- 実行間で、タイミング手法、クロック状態、入力形状、バックエンド一覧が同一であることを確認します。
- 性能差を有効と判断する前に、詳細出力を確認して標準偏差を比較します。
「benchmark-kernel」を使用しています。 アテンション、GEMM、エキスパート混合カーネル向けのバッチベンチマークレポートを計画してください。
期待される結果:
このレポートでは、代表的なワークロードをルーチン別に分類し、正確性の状態を記録し、タイミング指標を取得し、再現のために各ベンチマーク設定を保持します。
セキュリティ監査
安全v12 • 2026/7/23 バージョン別レポートを開く
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
スキャンされたファイル
423
解析済み行数
1
レビュー項目
0
誤検知を無視
機能レビュー項目 (1)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
高
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.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (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
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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[](https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<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>埋め込みカード
<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>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
flashinfer-ai. (2026). benchmark-kernel security audit report (audit version 12) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/flashinfer-ai-benchmark-kernel/audits/12BibTeX形式の引用
@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"
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 55
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
アテンションバックエンドを比較する
同一のアテンションワークロードを設定し、利用可能なバックエンド間でレイテンシ、スループット、一貫性を比較します。
カーネルの変更を検証する
カーネル実装の変更前後に、リファレンスチェックと再現可能なベンチマークを実行します。
性能レポートを作成する
回帰追跡とハードウェア比較のために、バッチベンチマーク結果をCSV形式で収集します。
これらのプロンプトを試す
基本的なベンチマークを作成する
FlashInferカーネルのベンチマークを支援してください。設定を提案する前に、使用するGPU、ルーチン、入力形状、データ型、候補となるバックエンドについて質問してください。
選択したバックエンドを比較する
[GPU]上の[routine]について、公平なバックエンド比較を設計してください。同一の入力、リファレンスチェック、ウォームアップ、反復測定、再現可能な結果レポートを使用してください。
不安定なタイミングを診断する
次のFlashInferベンチマーク結果を確認してください：[results]。ばらつきの原因として考えられる要因を特定し、ウォームアップ、反復回数、タイミング、またはキャッシュ動作に対する的確な変更を提案してください。
回帰テストスイートを計画する
[hardware and routines]向けのFlashInferカーネル回帰テスト計画を作成してください。代表的なケース、正確性の合格基準、タイミング制御、CSVフィールド、比較基準を定義してください。
ベストプラクティス
- バックエンドを比較する際は、入力形状、データ型、タイミング手法、反復回数を同一に保ちます。
- 高速な結果を有効と判断する前に、リファレンスチェックを有効にします。
- すべての結果について、GPUの詳細、ソフトウェアバージョン、ベンチマーク設定、再現に必要な情報を記録します。
回避
- 異なるタイミング手法で収集した結果を比較する場合は、その違いを明確に示さずに比較しないでください。
- 高速な結果を維持するためだけに、正確性チェックを無効にしないでください。
- 共有ハードウェア上で、許可と復元計画なしに特権を必要とするクロックコマンドを実行しないでください。
よくある質問
CUPTIは必須ですか？
いいえ。ベンチマークではCUDAイベントを使用できますが、CUPTIが利用可能な場合は、より正確なハードウェアレベルのカーネルタイミングを取得できます。
どのルーチンが対象ですか？
このガイドでは、代表的な設定を使用して、FlashInferのアテンション、GEMM、エキスパート混合のベンチマークルーチンを扱います。
複数のバックエンドを比較できますか？
はい。同一の入力を使用してリファレンスチェックを有効にすることで、性能差を意味のあるものにできます。
結果に一貫性がないのはなぜですか？
ウォームアップ不足、測定回数の少なさ、クロックの変化、キャッシュの影響、または複数のタイミング手法の混在により、ばらつきが大きくなることがあります。
このスキルはベンチマークを自動的に実行しますか？
いいえ。このスキルは、準備済みのFlashInfer環境でユーザーが実行するための手順と設定を提供します。
GPUクロックの固定には特別な注意が必要ですか？
はい。文書化されているクロックコマンドはsudoを使用してシステム状態を変更するため、許可を得た場合にのみ実行してください。
開発者情報
作成者
flashinfer-aiライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
メンテナンスの新しさ
2026/7/25
利用状況
3 ダウンロード · 291 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
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