mcore-onboard-gb200-1node-tests

bởi nvidia

Các bài kiểm tra chức năng MR GitHub 1-node cho GB200 từ các bài kiểm tra 2-node hiện có trong phạm vi MR.

npx skills add https://github.com/nvidia/megatron-lm --skill mcore-onboard-gb200-1node-tests

Onboard GB200 1-Node GitHub MR Tests

Create 1-node (mr-github) variants of existing 2-node (mr-scoped) GB200 functional tests. Each GB200 node has 4 GPUs. A 2-node test uses 8 GPUs total; the 1-node variant uses 4.


Background

GB200 functional tests live in tests/test_utils/recipes/gb200/:

Recipe fileNotes
gpt.yamlGPT dense tests, nodes: 2, gpus: 4 (8 total)
moe.yamlMoE tests, nodes: 2, gpus: 4 (8 total)
moe-1node.yamlExisting 1-node MoE tests, nodes: 1, gpus: 4 (4 total)
gpt-1node.yaml1-node GPT tests (create if not present)

Model configs live at: tests/functional_tests/test_cases/{model}/{test_case}/model_config.yaml

1-node test cases use the _1node suffix: tests/functional_tests/test_cases/{model}/{test_case}_1node/model_config.yaml


Workflow

Step 1 — Find candidate tests

Scan the products: block in gpt.yaml and moe.yaml for entries with scope: [mr, ...] or scope: [mr-slim, ...]. These are the 2-node tests that need 1-node mr-github counterparts.

Ignore tests already covered in *-1node.yaml files, and ignore nightly, weekly, mr-broken scopes.

Step 2 — Read each model config

For each candidate, read its model_config.yaml and extract the key parallelism arguments:

--tensor-model-parallel-size   (TP)
--pipeline-model-parallel-size (PP)
--expert-model-parallel-size   (EP)
--expert-tensor-parallel-size  (ETP)
--context-parallel-size        (CP)
--global-batch-size
--micro-batch-size

Step 3 — Classify: trivial copy vs. needs adaptation

The world size formula is: world_size = TP × PP × DP where DP ≥ EP.

Going from 8 GPUs → 4 GPUs:

ConditionAction
TP × PP ≤ 4Trivial copy. Config unchanged; DP is halved automatically.
TP × PP = 8 (e.g. tp4 pp2)Reduce PP. Set PP = PP / 2 (e.g. pp2→1). Verify TP × PP_new ≤ 4.
EP > 4 (e.g. ep8 with tp1 pp1)Reduce EP. Set EP = 4. Experts stay at num-experts (each EP rank holds more experts).
EP > 4 and TP × PP > 4Reduce both PP and EP as above.
ETP test (ep × etp ≤ TP × DP)Check EP × ETP ≤ TP × DP_new after PP reduction. Usually satisfied when pp→1.

Do not change GBS — let gradient accumulation absorb the reduced DP.

Step 4 — Create _1node model config directories

# Trivial copy
mkdir -p tests/functional_tests/test_cases/{model}/{test_case}_1node
cp tests/functional_tests/test_cases/{model}/{test_case}/model_config.yaml \
   tests/functional_tests/test_cases/{model}/{test_case}_1node/model_config.yaml

# Then apply any parallelism changes (EP or PP) with Edit tool

Step 5 — Create or update recipe files

For GPT tests — create tests/test_utils/recipes/gb200/gpt-1node.yaml (if absent) by cloning gpt.yaml's spec block with nodes: 1. Use this template for the spec:

type: basic
format_version: 1
maintainers: [mcore]
loggers: [stdout]
spec:
  name: "{test_case}_{environment}_{platforms}"
  model: gpt          # or moe
  build: mcore-pyt-{environment}
  nodes: 1
  gpus: 4
  n_repeat: 5
  platforms: dgx_gb200
  script_setup: |    # copy verbatim from gpt.yaml / moe.yaml
    ...
  script: |-         # copy verbatim from gpt.yaml / moe.yaml
    ...

For MoE tests — append entries to the existing moe-1node.yaml.

Step 6 — Add products entries

Scope convention:

  • 1–2 most representative tests per recipe: scope: [mr-github, mr-github-slim]
  • All other tests: scope: [mr-github]
products:
  - test_case: [<test_case>_1node]
    products:
      - environment: [dev]
        scope: [mr-github, mr-github-slim]   # or [mr-github]
        platforms: [dgx_gb200]

Quick parallelism reference

Original (8 GPUs)1-node config (4 GPUs)Notes
tp1 pp1 ep1 → dp8tp1 pp1 ep1 → dp4trivial
tp2 pp1 ep1 → dp4tp2 pp1 ep1 → dp2trivial
tp1 pp2 ep1 → dp4tp1 pp2 ep1 → dp2trivial
tp4 pp1 ep1 → dp2tp4 pp1 ep1 → dp1trivial
tp1 pp4 ep1 → dp2tp1 pp4 ep1 → dp1trivial
tp1 pp1 ep8 → dp8tp1 pp1 ep4 → dp4ep 8→4
tp4 pp2 ep2 etp2 → dp1tp4 pp1 ep2 etp2 → dp1pp 2→1

Checklist

  • Identified all mr-scoped tests in gpt.yaml and moe.yaml not yet in *-1node.yaml
  • Read model config for each candidate
  • Classified trivial vs. adaptation needed
  • Created _1node/model_config.yaml for each test
  • Applied EP or PP reductions where needed
  • Created/updated recipe YAML with nodes: 1, gpus: 4
  • Assigned mr-github scope (+ mr-github-slim for 1–2 representative tests per recipe)
  • Verified no mr-github-slim overload (slim suite should stay small)

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…