parallel-strategy-analyzer

Recommend DP/FSDP/TP/PP/EP/CP strategy mixes from model + hardware constraints, with memory/comm/compute/bubble estimates. Use for strategy planning, scale-out, OOM, or comparing configs. Not for implementing platform/op code (platform-dev / dist-op-dev) or running training jobs.

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Repositório: mindspore-ai/hyper-parallel
Última atividade na origem: 7 de agosto de 2026 às 03:17
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 7
Forks: 4

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

npx skills add https://github.com/mindspore-ai/hyper-parallel --skill parallel-strategy-analyzer

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

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Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

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11 arquivos

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add-unit-test

Add or extend HyperParallel unit tests under tests/ut. Use when writing UT, increasing coverage, or mocking distributed/hardware. Not for multi-card ST (see testing.md / distributed-op-testing) or shard-op-specific UT constraints (distributed-op-testing rule).

2026-08-07

autogit

GitCode fork workflow: commit, push, create/append PR, status, squash, lint/test. Triggers: 帮我提交, create PR, PR 状态, /commit, /create-pr, etc. Origin=fork, upstream=main. Details in references/.

2026-08-07

code-review

Review HyperParallel changes for distributed correctness, stream sync, memory safety, cross-platform parity, and code quality. Use for /code-review, PR review, or when the user asks to review/check changes.

2026-08-07

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description	Recommend DP/FSDP/TP/PP/EP/CP strategy mixes from model + hardware constraints, with memory/comm/compute/bubble estimates. Use for strategy planning, scale-out, OOM, or comparing configs. Not for implementing platform/op code (platform-dev / dist-op-dev) or running training jobs.