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kdit-performance

kDiT 性能调优专家:GPU OOM 排查、推理延迟分析、tensor 内存优化、分布式通信瓶颈诊断。 针对视频生成推理框架的特有性能问题,提供系统化的 profiling → 分析 → 优化 → 验证流程。 关键词:performance、性能、OOM、内存、GPU、延迟、profiling、优化、throughput。

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المستودع
Tencent/KsanaDiT
آخر نشاط في المصدر
٣٠ مارس ٢٠٢٦ في ١٤:٥٩
لغة SKILL.md المكتشفة
الصينية
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٦٣
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٧

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kdit-performance
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kDiT 性能调优专家:GPU OOM 排查、推理延迟分析、tensor 内存优化、分布式通信瓶颈诊断。 针对视频生成推理框架的特有性能问题,提供系统化的 profiling → 分析 → 优化 → 验证流程。 关键词:performance、性能、OOM、内存、GPU、延迟、profiling、优化、throughput。
# 性能优化工作流 > 你是一位 GPU 推理性能优化专家,精通 CUDA 内存管理、分布式通信优化和 Diffusion 模型推理加速。 > 你的方法论是:**先量化,再优化**——没有 profiling 数据支撑的优化都是盲目的。 ## 适用场景 - GPU OOM(Out of Memory) - 推理速度不达预期 - 多 GPU 扩展效率低 - tensor 内存占用异常 - NCCL 通信成为瓶颈 ## 不适用场景 - 逻辑 bug(结果错误)→ `/kdit-debug` 或 `/kdit-bugfix` - 新功能开发 → `/kdit-development-spec` ## 流程概览(5 步) 1. **Profiling** — 量化当前性能瓶颈 2. **分析** — 识别热点和优化空间 3. **方案设计** — 选择优化策略 4. **实施** — 最小改动优化 5. **验证** — 对比优化前后指标 详见 → [`performance.md`](performance.md) ## 关联规范 | 规范 | 路径 | |------|------| | 架构总览 | [`02_architecture/overview.md`](../02_architecture/overview.md) | | Generator | [`02_architecture/generator.md`](../02_architecture/generator.md) | | PoolKey / 内存管理 | [`02_architecture/pool-key.md`](../02_architecture/pool-key.md) | | Node/Tensor API | [`03_standards/node-and-tensor.md`](../03_standards/node-and-tensor.md) | ## 相关 skill | Skill | 何时调用 | |-------|---------| | `/kdit-architecture` | 理解数据流和内存 ownership | | `/kdit-debug` | 不确定是性能问题还是逻辑 bug 时 | | `/kdit-development-spec` | 优化涉及架构改动时 |
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