pytorch / pytorch/executorch

support custom triton sdpa kernel in CUDA backend

Offen
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@Gasoonjia arbeitet bereits daran.

Seit 13.11.2025.

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
5k
Forks
1.2k
Ø Merge
2 T. 10 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
581

Beschreibung

🚀 The feature, motivation and pitch

Currnently one of the main gap for cuda backend is we don't support sdpa kernel in one step, but need to decompose it which introduces extra perf latency.
We should have a single triton sdpa kernel for CUDA backend.

Alternatives

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Additional context

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RFC (Optional)

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Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Bewertung

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