NVIDIA / NVIDIA/nvmath-python

Triton JIT support for device APIs

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まだ誰も着手していません。

主要言語
Cython
スター
601
フォーク
46
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

説明

There is already support for Numba CUDA JIT but Triton JIT interacts much better with frameworks like PyTorch.

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

この issue にはファイル、テスト、エントリーポイントが指定されていません。まず既存の Numba CUDA JIT サポートの場所を特定し、device API がどのように公開されているかを確認してから、Triton JIT の要件を PyTorch と比較してください。完了とは、関連する device API で Triton JIT サポートが利用可能になり、サポート対象のユースケースがカバーされていることを意味します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
python, pytorch
領域
backend, machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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