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NVIDIA NVL72 (GB200/GB300) GPU 集群验收测试。Profile 驱动的端到端质检：硬件自检、DCGM 诊断、NCCL 带宽、cuBLAS GEMM、单域/跨域多节点 NCCL、日志分析、报告生成、故障节点处理。含验收 baseline 阈值与判定标准。当用户说"验收测试"、"GPU QA"、"质检"、"跑一下 hw-check"、"NCCL benchmark"、"节点健康检查"、"GPU 集群测试"、"NVL72 测试"、"GB300 QA"、"GB200 QA"等关键词时触发。
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SOC 職業分類に基づく
Build polished, on-brand slide decks (python-pptx → Google Slides) and richly formatted Google Docs, with a reusable design system, matplotlib charts, AI-generated imagery (Nano Banana), a render-verify loop, and link-stable Drive uploads (PATCH same fileId so the share link never changes). Use when the user wants to create or iterate a presentation / briefing deck / exec one-pager / formatted Google Doc — especially customer or executive briefings that go into Google Drive. Also covers extracting user-pasted images from the session transcript and converting decks/docs to PNG for visual self-check.
Generate music using Google Lyria 3 (DeepMind). Use for "生成音乐", "作曲", "写一首曲子", "generate music", "create a song", "compose", "piano piece", "钢琴曲", "make a beat", "生成钢琴曲", "来一首歌".
Read WeChat Official Account (微信公众号) articles. Trigger when user shares any mp.weixin.qq.com URL, or says "微信文章", "公众号文章", "读一下这个微信链接", "WeChat article". Bypasses WeChat's anti-scraping CAPTCHA by emulating the WeChat in-app browser. MUST be used instead of WebFetch/Jina for any mp.weixin.qq.com link — those tools WILL fail with "环境异常" CAPTCHA.
Compute Hong Kong salaries tax partial exemption for share awards (GSU / RSU / stock options) under DIPN No. 38 paragraphs 43-46 and section 8(1A)(a) of the Inland Revenue Ordinance. Full lifecycle: (1) auto-extract vest data from Morgan Stanley / IRD / IR56B via Chrome MCP, (2) compute DIPN 38 time apportionment, (3) cross-check IR56B vs IRD assessment to detect unclaimed exemptions, (4) generate APPENDIX-EQUITY PDF for eTAX submission, (5) generate HTML audit report for personal review, (6) guide eTAX BIR60 filing or 70A retrospective claim. Triggers: HK salaries tax, BIR60, IR56B, share award apportionment, DIPN 38, 'partial exemption', cross-border GSU/RSU vest, '报税分析', '股票减税', 'GSU 豁免', '从内地转来香港', '70A', 'time apportionment', '股票报税'.
Guide for selecting and configuring distributed training strategies in NeMo AutoModel, including FSDP2, Megatron FSDP, DDP, and parallelism settings.
Guide for onboarding new model architectures into NeMo AutoModel, including architecture discovery, implementation patterns, registration, and validation.
| name | nvl72-qa |
| description | NVIDIA NVL72 (GB200/GB300) GPU 集群验收测试。Profile 驱动的端到端质检：硬件自检、DCGM 诊断、NCCL 带宽、cuBLAS GEMM、单域/跨域多节点 NCCL、日志分析、报告生成、故障节点处理。含验收 baseline 阈值与判定标准。当用户说"验收测试"、"GPU QA"、"质检"、"跑一下 hw-check"、"NCCL benchmark"、"节点健康检查"、"GPU 集群测试"、"NVL72 测试"、"GB300 QA"、"GB200 QA"等关键词时触发。 |
Profile 驱动的 GPU 节点质检套件，支持 GB200/GB300 GKE 集群。覆盖环境准备、测试执行、日志收集、分析、报告生成、故障 cordon 全流程。
基线版本：2026-07-25 handoff（5 pool × 358 GPU 全部质检 PASS 的那一版）
环境准备 → 执行质检 → 收集日志 → 分析 → 生成报告 → 故障处理
setup-env → run-checks → collect-logs-cloud → analyze-logs → gen-report → cordon-faulty
cd ~/.claude/skills/nvl72-qa
source qa/profiles/gb300-gke-taiji.sh && \
echo "kubectl: $(kubectl version --client -o json 2>/dev/null | python3 -c 'import json,sys;print(json.load(sys.stdin)["clientVersion"]["gitVersion"])' 2>/dev/null || echo MISSING)" && \
echo "helm: $(helm version --short 2>/dev/null || echo MISSING)" && \
echo "envsubst: $(envsubst --version 2>/dev/null | head -1 || echo MISSING)" && \
echo "context: $(kubectl --context=${QA_KUBE_CONTEXT} cluster-info 2>/dev/null | head -1 || echo UNREACHABLE)" && \
echo "gcloud: $(gcloud --configuration=${QA_GCLOUD_CONFIG} config get project 2>/dev/null || echo MISSING)"
首次跑前必须 mkdir -p logs，否则 run-checks 写 manifest 会失败（实测踩过）。
| 用户说 | 命令 |
|---|---|
| "质检 0013" / "QA 0013" | all 0013（hw + dcgm + nccl + cublas 单节点） |
| "全面质检 0013" / "全量质检" | all-full 0013（上述 + 多节点 RDMA + MNNVL） |
| "硬件检查" | hw-check 0013 [node] |
| "跑 dcgm" | dcgm 0013 |
| "单机 nccl" | nccl 0013 |
| "跑 gemm / cublas" | gemm 0013 |
| "域内多节点 nccl" | nccl-multi 0013 --mnnvl=on |
| "域内 rdma" | nccl-multi 0013 --mnnvl=off |
| "跨域 nccl" | nccl-cross 0013 0015 |
cd ~/.claude/skills/nvl72-qa
P=qa/profiles/gb300-gke-taiji.sh
bash qa/setup-env.sh $P # 1. 环境准备（幂等）
bash qa/run-checks.sh $P all 0013 # 2. 执行质检
bash qa/collect-logs-cloud.sh $P --manifest logs/qa-manifest-gb300-0013-*.txt # 3. 拉日志
bash qa/analyze-logs.sh logs/qa-hw-check-gb300-0013-*/ # 4. 分析
bash qa/gen-report.sh $P logs/qa-manifest-gb300-0013-*.txt # 5. 报告 → qa/docs/ + index.md
bash qa/cordon-faulty.sh $P logs/qa-hw-check-*/ --dry-run # 6. 故障处理（先 dry-run）
不要并行多个 subblock 跑 all-full —— DRA / GPU device plugin 层撞车会导致 CUDA busy 假报。逐 pool 顺序跑。
profile 里已配置，analyze-logs / gen-report 自动应用：
| 指标 | 下限 | GB300 实测基线 |
|---|---|---|
| NCCL all_reduce busBW @16GB | 650 GB/s | ~688 |
| NCCL all_gather / reduce_scatter | 630 GB/s | ~670 |
| NCCL alltoall | 640 GB/s | ~682 |
| cuBLAS FP4 | 7500 TFLOPS | ~7892 |
| cuBLAS FP8 | 3300 | — |
| cuBLAS FP16 | 1600 | — |
| cuBLAS BF16 | 1700 | — |
| cuBLAS TF32 | 800 | — |
| cuBLAS FP32 | 70 | — |
| 多节点 MNNVL=ON | — | 900+ GB/s（实测 933） |
| 多节点 MNNVL=OFF (RDMA) | — | ~370-380 GB/s |
离群检测：相对偏离 median > 5%（NCCL）/ 3%（cuBLAS），或低于绝对下限 → 标记 outlier。 用 median 不用 mean —— 多台同时坏时 mean 会被拉低导致漏检（踩过）。
gen-report.sh 自动判定，区分"没跑"和"跑了没过"：
| Verdict | 含义 |
|---|---|
PASS | 全部执行且全部通过 |
PASS (incomplete) | 已执行的都过，但有项目 NOT_RUN / INCOMPLETE，需补测 |
FAIL | 有故障节点，需 cordon |
FAIL (incomplete) | 既有故障又有未执行 |
一个 pool 完整验收 = 4 项测试 × N 节点全部 PASS（18 节点 = 72 项）+ 多节点 NCCL（MNNVL on/off）通过。
reports/ 目录有 9 份真实报告（2026-07-25 pool-0013~0017 全 PASS），可作为格式和数值参照。
all / all-full）all / all-full）对齐 NVIDIA DGX 验收惯例的「证据链五角色」，补齐核心测试没覆盖的层。
每项都需 QA_ENABLE_*=1 显式启用，防误触发。
| action | 作用 | 负载 | 启用 |
|---|---|---|---|
asset | 资产采样：主板/序列号/BIOS/DIMM 明细/GPU 序列号/NIC GUID/磁盘/physicalHost | 只读 | QA_ENABLE_ASSET=1 |
soak | 长稳压测：满载 N 小时 + dmon 时序 + 前后 XID/ECC/remap diff | 满载占满 GPU | QA_ENABLE_SOAK=1 |
p2p | P2P 矩阵：topo 矩阵 + 每链路 NVLink 状态/错误计数 + fabric | 轻 | QA_ENABLE_P2P=1 |
rdma-config | RoCE 配置核查：端口/MTU/RoCEv2/PFC/ECN/拥塞计数器/固件一致性 | 只读 | QA_ENABLE_RDMA_CONFIG=1 |
# 交付签收资产清单（安全，随时可跑）
QA_ENABLE_ASSET=1 bash qa/run-checks.sh $P asset 0013
# 长稳：默认 4h，DGX 惯例 18h=64800。跑前确认 pool 无其他负载
QA_ENABLE_SOAK=1 QA_SOAK_DURATION=64800 bash qa/run-checks.sh $P soak 0013
QA_ENABLE_P2P=1 bash qa/run-checks.sh $P p2p 0013
QA_ENABLE_RDMA_CONFIG=1 bash qa/run-checks.sh $P rdma-config 0013
验证状态：asset 已在 pool-0013 实跑通过（拿到 StellarisMax 主板序列号、DIMM 料号、
4×GB300 GPU 序列号、8×CX-8 GUID、完整 physicalHost hash）。
soak / p2p / rdma-config 语法与渲染已验，尚未在真机跑完整轮次，首次使用建议先单节点试跑
（... <action> <subblock> <node-suffix>）。
ib_write_bw / ib_read_bw / ib_send_lat)：需 server/client 两节点配对，
本套件用 nccl-multi --mnnvl=off 覆盖端到端 RDMA 路径（GB300 实测 ~370-380 GB/s）替代ComputerSystem.Reset：GCP 托管环境无 BMC 访问，恢复动作走
gcloud compute instances reset（已在故障处置表里）QA_P2P_BIN_URL 或改跑 QA_DCGM_LEVEL=3（含 nvbandwidth 插件）脚本在 scripts/：gke-env.sh（含 node version pin + expected COS）、gke-create-cluster.sh、gke-create-nodepool.sh（已加 pin 4447000 + preflight + --verify-only）、gke-post-install.sh。
铁律：任何 GKE pool/cluster 变更先 ls scripts/gke-* 找现成脚本，不要 gcloud describe --format=yaml 手写命令（漏 hugepages 等字段会引发连锁失败）。create/update 后立刻 kubectl get node -o jsonpath='{.status.capacity}' 核对 hugepages-2Mi / nvidia.com/gpu。
GKE node image 1.36.0-gke.4681000（COS 224.80）CUDA 全挂
cuDevicePrimaryCtxRetain / cuCtxCreate_v2 返回 CUDA_ERROR_INVALID_VALUEnvidia-smi 正常、hw-check PASS，但 DCGM / NCCL / cuBLAS / 任何训练负载全挂memory/gke_4681000_nvidia_ko_regression.md）freeze-node-upgrades-ko-regression，2026-07-25 → 2026-10-23 到期前需重评估probe/（cuprobe.py / hostdiff.sh），备用复现DONE marker ≠ test pass —— 永远看 detail log，别信 manifest--verify-onlysleep infinity 兜底（memory/fake_running_zombie_workload.md）--num-2m-hugepages=4096 → asapd-lite pending → ipvlan 缺失 → DRA 不全 → CUDA busynvl72-qa/
├── qa/ 测试脚本 + profiles + templates
├── scripts/ GKE 集群/pool 基础设施脚本
├── docs/ HANDOFF / 集群状态 / CUDA 根因 / pool-0014 决策 / ops log
├── reports/ ⭐ 9 份已验收质检报告样本（含 index.md）
├── probe/ CUDA busy 复现工具
└── memory/ 21 个经验记忆