Research alternative backends for speed
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 15/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Área
- hpc, performance
Línea de trabajo
This is open-ended research rather than a code change, and the payload names no files, tests or entry points. A newcomer would need to read the two existing comments and the simtrial simulation code to understand where time is spent before evaluating a GPU path (polars GPU engine, CUDA from Rust) or a Rust rewrite with extendr and PyO3 bindings. Done means a written comparison of options, with benchmarks against the current R implementation, that the maintainers can decide on.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Two things to research as we got reliable AI agents:
- GPU backend: polars GPU engine + Cox kernel for accelerating simulation of much larger populations. This might be easier to do in Python because the ecosystem is there: polars GPU support was Python only. Although "NVIDIA CUDA Rust" is now released.
- Rust backend: complete rewrite for maximize CPU performance. This can have R (via extendr) and Python (via PyO3) frontends.
- Lenguaje dominante
- R
- Estrellas
- 41
- Forks
- 14
- Merge medio
- 12 h 56 min
- PR fusionados (30 d)
- 2
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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