[Core] TE common nvte_grouped_gemm workspace is incorrect
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 5/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- backend, performance
Línea de trabajo
Empieza por localizar la implementación y los callers de nvte_grouped_gemm y revisar cómo se calcula y utiliza su workspace. El informe no proporciona pasos de reproducción, detalles del entorno, archivos nombrados ni pruebas; darlo por terminado requeriría una reproducción confirmada y una corrección verificada del manejo del workspace.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Describe the bug
A clear and concise description of what the bug is.
Steps/Code to reproduce bug
Please list minimal steps or code snippet for us to be able to reproduce the bug.
A helpful guide on on how to craft a minimal bug report http://matthewrocklin.com/blog/work/2018/02/28/minimal-bug-reports.
Expected behavior
A clear and concise description of what you expected to happen.
Environment overview (please complete the following information)
- Environment location: [Bare-metal, Docker, Cloud(specify cloud provider - AWS, Azure, GCP, Collab)]
- Method of Transformer Engine install: [pip install or from source]. Please specify exact commands you used to install.
- If method of install is [Docker], provide
docker pull&docker runcommands used
Environment details
If NVIDIA docker image is used you don't need to specify these.
Otherwise, please provide:
- OS version
- PyTorch version
- Python version
- Transformer Engine version
- CUDA version
- CUDNN version
Device details
- GPU model
Additional context
Add any other context about the problem here.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 3.6k
- Forks
- 872
- Merge medio
- 4 d 11 h
- PR fusionados (30 d)
- 59
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
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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