nsys-install

name	nsys-install
description	Nsight Systems 自动检测、安装与升级

Skill: Nsight Systems 安装与升级

描述

检测当前环境的 Nsight Systems (nsys) 安装状态，如果缺失或版本过旧（不支持 --pytorch 等关键特性），则自动下载安装对应版本的 Nsight Systems 独立包。支持 x86_64 和 aarch64 架构，覆盖 Ampere/Hopper/Blackwell GPU。

触发条件

当以下任一条件满足时触发：

• 运行 nsys 命令提示找不到
• 当前 nsys 版本不支持 --pytorch 自动标注（低于 2025.1）
• 用户明确要求安装或升级 Nsight Systems
• GPU 训练优化器流程中第四步检测到 nsys 不可用或版本过低

执行指令

你是 NVIDIA 工具链安装专家。按以下步骤检测环境并安装合适版本的 Nsight Systems。

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第一步：环境检测

运行以下命令采集环境信息，不要向用户提问，直接从系统获取：

echo "=== Architecture ==="
uname -m

echo "=== OS ==="
cat /etc/os-release 2>/dev/null | head -5

echo "=== glibc ==="
ldd --version 2>&1 | head -1

echo "=== GPU ==="
nvidia-smi --query-gpu=gpu_name,driver_version,compute_cap --format=csv,noheader 2>/dev/null | head -1

echo "=== CUDA Toolkit ==="
cat /usr/local/cuda/version.json 2>/dev/null | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['cuda']['version'])" 2>/dev/null || nvcc --version 2>/dev/null | grep release || echo "not found"

echo "=== Current nsys ==="
which nsys 2>/dev/null && nsys --version 2>/dev/null || echo "nsys not found"

echo "=== nsys --pytorch support ==="
nsys profile --help 2>&1 | grep -q "\-\-pytorch" && echo "supported" || echo "not supported"

echo "=== Disk space (/opt) ==="
df -h /opt 2>/dev/null | tail -1

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第二步：判断是否需要安装

根据第一步的结果判断：

情况	行动
nsys 未安装	→ 需要安装，继续第三步
nsys 已安装但不支持 --pytorch（版本 < 2025.1）	→ 需要升级，继续第三步
nsys 已安装且支持 --pytorch（版本 >= 2025.1）	→ 无需操作，输出当前版本信息后结束

如果无需安装，直接输出：

✅ Nsight Systems 已是最新版本，支持 --pytorch 自动标注
当前版本: <版本号>
路径: <nsys路径>

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第三步：选择安装版本

根据 GPU 架构和驱动版本选择合适的 Nsight Systems 版本：

版本兼容矩阵

Nsight Systems 版本	最低驱动版本	支持 GPU 架构	--pytorch	下载文件名
2026.1.1	≥ 525.60	Ampere / Hopper / Blackwell	✅	NsightSystems-linux-public-2026.1.1.204-3717666.run
2025.2.1	≥ 525.60	Ampere / Hopper / Blackwell	✅	NsightSystems-linux-public-2025.2.1.130-3554082.run
2025.1.1	≥ 525.60	Ampere / Hopper	✅	NsightSystems-linux-public-2025.1.1.131-3503307.run

选择策略

if driver_version >= 525.60:
    if gpu_arch in (Blackwell):   → 2026.1.1（Blackwell 需要最新版本）
    elif gpu_arch in (Hopper):    → 2026.1.1（推荐最新，兼容性最好）
    elif gpu_arch in (Ampere):    → 2025.2.1 或 2026.1.1
else:
    → 提示用户升级驱动后再安装

注意：如果驱动版本低于 525.60，nsys 的 GPU trace 功能会受限。建议先升级驱动。

GPU 架构识别

Compute Capability	架构	代表型号
8.0, 8.6, 8.9	Ampere	A100, A10, A30, L40
9.0	Hopper	H100, H200, H20, H800
10.0, 12.0	Blackwell	B100, B200, GB200

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第四步：下载安装包

4.0 配置外网代理

下载 NVIDIA 安装包需要访问外网。在下载之前，先配置代理确保网络连通。

4.1 构造下载 URL

下载地址模式：

https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/<YEAR>_<MINOR>/<FILENAME>.run

各版本对应 URL：

版本	URL
2026.1.1	https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/2026_1/NsightSystems-linux-public-2026.1.1.204-3717666.run
2025.2.1	https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/2025_2/NsightSystems-linux-public-2025.2.1.130-3554082.run
2025.1.1	https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/2025_1/NsightSystems-linux-public-2025.1.1.131-3503307.run

4.2 选择下载目录

# 优先使用有空间的目录
DOWNLOAD_DIR="/tmp"

# 检查磁盘空间（安装包约 800MB，安装后约 2GB）
df -h "${DOWNLOAD_DIR}" | tail -1

4.3 下载

NSYS_VERSION="2026.1.1"           # 根据第三步选择结果填入
NSYS_FILENAME="NsightSystems-linux-public-2026.1.1.204-3717666.run"  # 对应文件名
NSYS_URL="https://developer.nvidia.com/downloads/assets/tools/secure/nsight-systems/2026_1/${NSYS_FILENAME}"

cd "${DOWNLOAD_DIR}"

# 下载（使用 wget，如有代理先配置）
wget -q --show-progress -O "${NSYS_FILENAME}" "${NSYS_URL}"

# 如果 wget 失败（需要认证或网络问题），尝试 curl
if [ $? -ne 0 ]; then
    echo "wget 下载失败，尝试 curl..."
    curl -fL -o "${NSYS_FILENAME}" "${NSYS_URL}"
fi

# 如果仍然失败（NVIDIA 需要登录），提示用户手动下载
if [ ! -f "${NSYS_FILENAME}" ] || [ $(stat -c%s "${NSYS_FILENAME}" 2>/dev/null || echo 0) -lt 1000000 ]; then
    echo "⚠️ 自动下载失败（NVIDIA 可能要求登录）"
    echo "请手动下载: ${NSYS_URL}"
    echo "下载后放到 ${DOWNLOAD_DIR}/ 目录，然后重新运行此 skill"
    # 退出安装流程
fi

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第五步：安装

5.1 静默安装

cd "${DOWNLOAD_DIR}"

# 赋予执行权限
chmod +x "${NSYS_FILENAME}"

# 静默安装（--quiet 无 TUI，--accept 接受 EULA）
bash "${NSYS_FILENAME}" --quiet --accept

默认安装到：/opt/nvidia/nsight-systems/<VERSION>/

5.2 验证安装目录

# 查看安装目录
INSTALL_DIR="/opt/nvidia/nsight-systems/${NSYS_VERSION}"
ls -la "${INSTALL_DIR}/bin/"
ls -la "${INSTALL_DIR}/target-linux-x64/" 2>/dev/null || ls -la "${INSTALL_DIR}/target-linux-sbsa-armv8/" 2>/dev/null

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第六步：配置 PATH

6.1 创建符号链接

INSTALL_DIR="/opt/nvidia/nsight-systems/${NSYS_VERSION}"

# 创建 nsys 符号链接（覆盖旧版本的链接）
ln -sf "${INSTALL_DIR}/bin/nsys" /usr/local/bin/nsys

# 如果有 nsys-ui 也创建链接
if [ -f "${INSTALL_DIR}/bin/nsys-ui" ]; then
    ln -sf "${INSTALL_DIR}/bin/nsys-ui" /usr/local/bin/nsys-ui
fi

6.2 处理与 CUDA Toolkit 自带 nsys 的冲突

CUDA Toolkit 会在 /usr/local/cuda/bin/nsys 放一个 wrapper 脚本指向旧版本。确保新版本优先：

# 检查 PATH 中 nsys 的优先级
which -a nsys 2>/dev/null

# 如果 /usr/local/cuda/bin/nsys 排在前面，需要确保 /usr/local/bin 在 PATH 中更靠前
# 或者直接覆盖 CUDA 的 nsys wrapper
if [ -f /usr/local/cuda/bin/nsys ]; then
    # 备份旧的 wrapper
    mv /usr/local/cuda/bin/nsys /usr/local/cuda/bin/nsys.bak.$(date +%Y%m%d)
    # 创建新的符号链接
    ln -sf "${INSTALL_DIR}/bin/nsys" /usr/local/cuda/bin/nsys
fi

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第七步：验证安装

echo "=== 版本验证 ==="
nsys --version

echo "=== --pytorch 支持验证 ==="
nsys profile --help 2>&1 | grep -q "\-\-pytorch" && echo "✅ --pytorch 支持可用" || echo "❌ --pytorch 不支持"

echo "=== 环境检查 ==="
nsys status -e 2>&1 | head -15

echo "=== 安装路径 ==="
which nsys
readlink -f $(which nsys) 2>/dev/null

预期输出：

=== 版本验证 ===
NVIDIA Nsight Systems version 2026.1.1.xxx-xxxxxxxxxxxxx
=== --pytorch 支持验证 ===
✅ --pytorch 支持可用

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第八步：清理

# 删除下载的安装包（约 800MB）
rm -f "${DOWNLOAD_DIR}/${NSYS_FILENAME}"
echo "安装包已清理"

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输出格式

安装完成后输出以下摘要：

============================================================
  Nsight Systems 安装完成
============================================================
  版本:        <新版本号>
  安装目录:    /opt/nvidia/nsight-systems/<VERSION>/
  二进制:      /usr/local/bin/nsys
  旧版本:      <旧版本号或"无">
  --pytorch:   ✅ 支持
  磁盘占用:    ~2 GB
============================================================

可通过以下命令验证:
  nsys --version
  nsys profile --help | grep pytorch

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附录：常见问题

Q: 下载时报 403 / 需要登录

NVIDIA 的下载链接有时需要登录 developer.nvidia.com。解决方案：

1. 在浏览器中登录 https://developer.nvidia.com/nsight-systems/get-started
2. 手动下载对应版本的 .run 文件
3. 上传到服务器的 /tmp/ 目录
4. 重新运行此 skill

Q: 安装报 glibc 版本过低

Nsight Systems 2025+ 需要 glibc >= 2.17。可通过 ldd --version 检查。如果 glibc 过低，考虑使用容器环境。

Q: 安装后 nsys 仍然是旧版本

检查 PATH 优先级：which -a nsys。CUDA Toolkit 自带的 /usr/local/cuda/bin/nsys 可能覆盖了新安装的版本。按第六步处理冲突。

Q: nsys profile 报 "permission denied" 或 "perf_event_open failed"

# 临时解决
echo 1 | sudo tee /proc/sys/kernel/perf_event_paranoid

# 永久解决（需要 root）
echo 'kernel.perf_event_paranoid=1' | sudo tee -a /etc/sysctl.conf
sudo sysctl -p

Q: 多版本共存

独立安装的 nsys 在 /opt/nvidia/nsight-systems/<VERSION>/，不同版本互不干扰。通过修改符号链接切换版本：

ln -sf /opt/nvidia/nsight-systems/<目标版本>/bin/nsys /usr/local/bin/nsys