Propietario
AMD-AGI
35 repositorios indexados · Ver en GitHub
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Instella
Fully Open Language Models with Stellar Performance
Python · 335 estrellas
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Hyperloom
An agentic system that auto-optimizes LLM workloads on AMD GPUs.
Python · 220 estrellas
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GEAK
Generating Efficient AI-Centric Kernels
Python · 183 estrellas
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Primus
A flexible and high-performance training framework designed for large-scale foundation model training on AMD GPUs
Python · 131 estrellas
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FLy
FLy: Training-Free Loosely Speculative Decoding: Accepting Semantically Correct Drafts Beyond Exact Match (ICLR 2026)
Python · 129 estrellas
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Nitro-1
This repo provides a working re-implementation of Latent Adversarial Diffusion Distillation by AMD
Python · 127 estrellas
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Nitro-E
Nitro-E is a family of text-to-image diffusion models focused on highly efficient training.
Python · 126 estrellas
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AgentKernelArena
AgentKernelArena provides an end-to-end siloed-benchmarking environment where different LLM-powered agents—such as Cursor Agent, Claude C...
Python · 121 estrellas
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TraceLens
Automating analysis from trace files
Python · 97 estrellas
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Magpie
A lightweight, general-purpose framework for evaluating GPU kernel and benchmark.
Python · 84 estrellas
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Instella-MoE
Instella MoE is a fully open state-of-the-art Mixture-of-Experts language model, trained end-to-end on AMD Instinct™ GPUs.
Python · 80 estrellas
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Apex
Agents, and RL environment, for optimizing GPU kernels on AMD ROCm using LLM agents. Benchmarks LLM serving workloads end-to-end, profile...
Python · 77 estrellas
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Primus-Turbo
A high-performance acceleration library dedicated to large-scale model training on AMD GPUs
Python · 70 estrellas
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Primus-SaFE
Primus-SaFE(Stability and Fault Endurance)
Go · 58 estrellas
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PARD
PARD: Accelerating LLM Inference with Low-Cost PARallel Draft Model Adaptation (ICLR 26)
Python · 36 estrellas
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Gumiho
Official Implementation of "Gumiho: A Hybrid Architecture to Prioritize Early Tokens in Speculative Decoding" (ICML'25)
Python · 33 estrellas
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DoSSR
[NeurIPS 2024]Taming Diffusion Prior for Image Super-Resolution with Domain Shift SDEs
Python · 30 estrellas
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DUET-VLM
DUET-VLM: Dual stage Unified Efficient Token reduction for VLM Training and Inference
Python · 26 estrellas
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Instella-T2I
Instella-T2I: Pushing the Limits of 1D Discrete Latent Space Image Generation
Python · 25 estrellas
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InstellaVL
Official code repo for instellavl-1b
Python · 24 estrellas
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Las issues en las que quizá ya trabaja alguien aparecen al final. Ordenar todo por fecha
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type:bug
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
AMD-AGI/Hyperloom#1828 · 2 comentarios ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100
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Experience KB: collect a change over 32 KiB through a file field instead of skipping the attemptAbierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 25/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 30/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 50/100
AMD-AGI/Instella-MoE#5 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
AMD-AGI/Hyperloom#1781 · 1 comentario ·
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Selective CI testingAbierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100
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bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
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feature
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
AMD-AGI/TraceLens#1078 · 2 comentarios ·
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 76/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 88/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 74/100
AMD-AGI/HummingbirdXT#3 ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 78/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
AMD-AGI/TraceLens#1056 · 3 comentarios ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
AMD-AGI/AgentKernelArena#112 ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
AMD-AGI/AMDKernelVault#4 · 1 reacción ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
AMD-AGI/PrimusClaw#48 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 52/100
AMD-AGI/PrimusClaw#47 ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 45/100
AMD-AGI/TraceLens#1031 · 3 comentarios ·
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 72/100
AMD-AGI/Primus#1131 · 2 comentarios ·
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Generic trace splitter shortcomingsQuizá libre de nuevo @kyle-hoffmeyer la tomó hace 33 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/TraceLens#1018 · 1 comentario · 1 asignado ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 55/100
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Verify GEAK CI recovery: paused dispatch and no selected new contributionQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1440 · 1 asignado ·
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GEAK records acceptance after native current-best promotion is vetoedQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1436 · 1 asignado ·
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Retained GEAK overlays are omitted from concurrency sweep and exported launch scriptQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1435 · 1 asignado ·
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GEAK fallback can promote candidates rejected by native accuracy validationQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1433 · 1 asignado ·
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MiniMax MXFP4 SGLang drops SwiGLU-OAI semantics, blocking valid GEAK validationQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1432 · 1 asignado ·
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JSON environment normalization causes false handoff conflictsQuizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 58/100
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Preserve environment values across the GEAK handoff and return pathQuizá libre de nuevo @iraj465 la tomó hace 28 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/Hyperloom#1429 · 1 asignado ·
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Implicit tuning can consume the head-generation dispatch windowQuizá libre de nuevo Un pull request para esta issue se cerró sin fusionarse. Abierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
AMD-AGI/GEAK#453 · 2 comentarios ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 38/100
AMD-AGI/TraceLens#1007 · 1 comentario ·
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Support SGLang 0.5.19Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
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Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 74/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 42/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 38/100
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Support AgentX benchmarkAbierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
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Unify kernel library classification (TraceIndex + agent analysis)Quizá libre de nuevo @ajassani la tomó hace 43 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/TraceLens#983 · 1 asignado ·
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Docs: unify TraceLens metrics reference (CSV reports + TraceIndex SQL)Quizá libre de nuevo @ajassani la tomó hace 43 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/TraceLens#982 · 1 asignado ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 45/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100
AMD-AGI/AgentKernelArena#91 ·
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Interop idea: map correctness/benchmark results onto EvalPort's TestCase/GraderResult/ResultSetAbierto
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 30/100
AMD-AGI/Magpie#83 · 2 comentarios ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
AMD-AGI/AgentKernelArena#88 · 1 reacción ·
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 32/100
AMD-AGI/Hyperloom#1196 · 8 comentarios ·
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TraceLens Feature: Kernel-op Source Mapping Using Active FinderQuizá libre de nuevo @Ahmedhasssan-aig la tomó hace 60 días y no hay ningún pull request abierto. Abierto
AMD-AGI/TraceLens#946 · 16 comentarios · 1 asignado ·
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GEAK v4 emits no machine-readable LLM usage/cost summary, so its spend is invisible downstreamAbierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
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Add pef models for MHA V4Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 55/100
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