面向 GPU 集群工程师的免费诊断与计算工具箱
无需账号即可随时使用的诊断参考、本地日志解析器与性能规划计算器。 每个工具均明确标示其能确立的范围与尚需更多证据的事故场景。
正在使用 NVIDIA 计算净化器？请参阅最小化 CUDA 重现与内存检查指南。仪器检测执行于您隔离的工作负载环境中，不会上传至此浏览器。
- 零数据外发的高效浏览器端日志诊断
离线 GPU 日志分析器
直接在浏览器中解析数 GB 大小的 PyTorch、NCCL、vLLM 与 Slurm 日志，零网络传输。本地评估 Rank 级联崩溃、OOM 与硬件掉卡。
打开 离线 GPU 日志分析器 - 精准匹配 NVIDIA 驱动、CUDA 与 FlashAttention
CUDA、驱动与 PyTorch 兼容性解析器
快速查找匹配的 NVIDIA 驱动程序、CUDA 工具包、PyTorch 与 FlashAttention 版本，生成精准的 pip、uv 与 Docker 命令，避免 ABI 不兼容。
打开 CUDA、驱动与 PyTorch 兼容性解析器 - 硬件故障、软件异常与证据保留
NVIDIA Xid 故障代码解码器
粘贴 NVRM Xid 日志行以提取错误代码、故障类别、保修相关性及首要证据保留动作，并深入完整调查。
打开 NVIDIA Xid 故障代码解码器 - 捕捉最初的错误证据而非最后的超时
NCCL 通信日志解码器
分类 CUDA、引导通信、传输层、重复 GPU 与超时特征 across rank 日志，精准标记次要包装错误。
打开 NCCL 通信日志解码器 - 将 GPU 报告转化为可靠的事件证据
nvidia-smi 状态解析器
本地在浏览器中解析 GPU 标识、显存、散热、功耗、利用率、ECC 与行重映射字段。标记仅代表客观证据，不作自动硬件判定。
打开 nvidia-smi 状态解析器 - 区分显存碎片与真实容量耗尽
PyTorch CUDA OOM 显存溢出排查
检查 PyTorch 内存分配器转储、保留池与已分配池，获取精准的垃圾回收、分配器配置和批次大小调优方案。
打开 PyTorch CUDA OOM 显存溢出排查 - 精确定位非法内存访问与线程竞争
计算净化器与内存检查指南
提供 cuda-memcheck、racecheck 与 synccheck 的最小化重现范例，在集体通信超时级联发生前隔离非法内存访问。
打开 计算净化器与内存检查指南 - 预训练完成时间、模型利用率与云端 GPU 成本
大模型训练时间与集群费用计算机
计算 Chinchilla Token 浮点运算量、模型利用率、集群吞吐量，以及 H100、H200 与 B200 节点集群的云端租赁开销。
打开 大模型训练时间与集群费用计算机 - 模型权重、KV 缓存、激活值与张量并行规划
大模型多节点 VRAM 显存计算机
精确估算 H100、H200、B200 与 A100 集群在极限上下文下的模型权重、KV 缓存、优化器状态与并行策略显存占用。
打开 大模型多节点 VRAM 显存计算机 - 精算 GPU 显存分配、并发极限与 Token 吞吐
大模型推理吞吐量与 KV 缓存计算机
估算生产环境推理引擎的生成 Token 延迟、提示词处理吞吐量与并发请求上限。
打开 大模型推理吞吐量与 KV 缓存计算机 - 解析 GID 索引、RoCE v2 参数与网卡接口
RoCEv2 与 InfiniBand NCCL GID 计算器
消除异构集群网络互连中的 NCCL 接口绑定错误，正确映射网络设备与拓扑结构。
打开 RoCEv2 与 InfiniBand NCCL GID 计算器 - 计算 ZeRO 1、2、3 阶段的分散式内存开销
DeepSpeed ZeRO 与 LoRA 内存计算机
测算分布式微调与预训练工作负载中参数、梯度与优化器状态的精确内存占用。
打开 DeepSpeed ZeRO 与 LoRA 内存计算机 - 生成带有 GPU 设备插件的生产级集群配置
Kubernetes GPU 作业清单生成器
配置资源请求、节点选择器、容忍设置与共享内存卷，确保集群编排稳定可靠。
打开 Kubernetes GPU 作业清单生成器 - 解码数据中心 GPU 管理器健康违规与 PCIe 总线错误
DCGM 与 PCIe AER 诊断错误解码器
从原始诊断日志中精确定位硬件退化、链路重训练循环与热节流降频事件。
打开 DCGM 与 PCIe AER 诊断错误解码器 - 量化算力损失与工程师排查成本
GPU 停机损失计算机
根据自定义参数计算 GPU 停机小时数、基础设施成本、人力消耗、每月财务暴露与情境化可恢复比例。
打开 GPU 停机损失计算机 - 生成分布式训练专用的生产级 sbatch 脚本
Slurm 多节点 GPU 批次脚本生成器
正确配置 PyTorch FSDP、DeepSpeed 与 Megatron 分散式任务所需的每节点 GPU 数、CPU 核心、主端口与 NCCL 参数。
打开 Slurm 多节点 GPU 批次脚本生成器 - 在第 0 步之前拦截网络 fabric 配置失误
NCCL 网络拓扑检查器
粘贴 nvidia-smi topo -m 与 NCCL 环境变量，自动检查 GPU 对 NIC 亲和性、PCIe ACS、内存锁定极限与 NCCL 设置，预先排除拖累带宽或导致死锁的隐患。
打开 NCCL 网络拓扑检查器 - 找出上次成功运行以来发生的所有变更
跨运行环境差异比对工具
比对上次成功与失败运行的环境资产。自动比对驱动、CUDA、NCCL、PyTorch/JAX、pip 包与 NCCL 环境变量，按失败类别对变更进行排序以加速二分排查。
打开 跨运行环境差异比对工具 - 告别盲目复制网络论坛答案的排错泥潭
NCCL 环境变量生成器
描述您的网络互连架构与作业形态，获取有理有据的 NCCL 与 PyTorch 环境配置，每个变量均附带说明，让您在架构评审时充分自信。
打开 NCCL 环境变量生成器 - 针对 InfiniBand、RoCE v2 与 AWS EFA 优化 NCCL
NCCL 调优指南与参数优化器
调整 NCCL_NET_GDR_LEVEL、NCCL_BUFFSIZE、NCCL_CROSS_NIC 以及树状与环状集合通信算法，将分布式训练带宽推向极致。
打开 NCCL 调优指南与参数优化器 - 采购与架构决策最需要的真实集群故障数据
GPU 可靠性指数数据库
结合 Denpex 事故语料库整理 H100、A100 与 H200 的真实故障模式与发生率，让硬件决策有所依据而不依赖单一厂商白皮书。
打开 GPU 可靠性指数数据库 - 彻底解决 DataLoader 工作进程被 Bus error 终止的痛点
PyTorch 数据加载器共享内存计算机
为多进程 PyTorch DataLoader 计算 Linux 共享内存容量。获取精准的 Docker --shm-size 与 Kubernetes emptyDir RAM 配置以消除总线错误。
打开 PyTorch 数据加载器共享内存计算机 - 修复设备驱动与容器化加速能力不匹配问题
NVIDIA 容器工具包与驱动修复工具
提供容器化工作负载中 Docker CDI、nvidia-container-cli 与驱动版本不符错误的分步排查指南。
打开 NVIDIA 容器工具包与驱动修复工具 - 解决 4 位与 8 位量化加载时的库加载错误
bitsandbytes CUDA 初始化失败修复
修复 GPU 检测正常但 CUDA 加载失败、共享库缺失，以及跨不同计算能力版本的量化兼容性问题。
打开 bitsandbytes CUDA 初始化失败修复 - 修复张量与索引不在同一计算设备的常见错误
PyTorch 索引设备不匹配修复
识别嵌入层查询、掩码操作与张量索引中，张量分散于 CPU 与不同 CUDA Rank 之间的跨设备访问盲点。
打开 PyTorch 索引设备不匹配修复 - 在完全隔离的气隙集群中执行私密事故审计
本地集群诊断命令行工具
在单节点与多节点集群本地进行零数据外传的深度检测，评估硬件计数器、网络 fabric 丢包与系统日志。
打开 本地集群诊断命令行工具