[Common + PyTorch] Support Dispatch FP8
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El issue no proporciona archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza localizando las implementaciones de dispatch de Common y PyTorch, así como la compatibilidad existente con FP8; después, determina el comportamiento requerido y la validación necesaria para “Support Dispatch FP8.”
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Este issue no tiene descripción.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 3.6k
- Forks
- 851
- Merge medio
- 5 d 1 h
- PR fusionados (30 d)
- 52
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.
Más de NVIDIA/TransformerEngine
-
[Bug] group_quantize_fp8_blockwise: mbarrier invalidated before other threads finish waiting on itAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3647 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
[PyTorch] fp8_cs_quantize fake implementation returns a vector inverse scale instead of a scalarPosiblemente ocupada @sanjana658 la tomó hace 1 día. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3636 · 2 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
[Bug] Backend selection picks FA3 for training with head_dim_qk=192 / v_head_dim=128, but FA3 backward cannot run itPosiblemente ocupada @yuweih205 la tomó hace 32 días. Abiertoattention
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
NVIDIA/TransformerEngine#3481 · 4 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Increase MAX_TENSOR_NUMAbiertobug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
NVIDIA/TransformerEngine#2189 · 7 comentarios · 5 reacciones ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
[PyTorch] CUDA graph RNG registration floods training logs on automatic-registration buildsPosiblemente ocupada @ksivaman la tomó hoy. Abierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 50/100
NVIDIA/TransformerEngine#3645 · 1 comentario · 1 asignado ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Todos los issues de NVIDIA/TransformerEngine
Issues similares
-
docs(types): update the collection binding note now that typed collections shipped in pycubrid 1.9.0Abiertodocumentation priority: low size: S
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
cubrid-lab/sqlalchemy-cubrid#768 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
--csv-bom was never wired up: PR #850 added an unused helper parameter, so #846 is not fixedAbiertobug help wanted
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Broken link in index.rstAbiertodocumentation
Dificultad 1/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 65/100
ansys/pydpf-core#3547 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
core
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100
vectorize-io/hindsight#5457 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
[Bug]: LangChain drops OpenAI Responses text blocks from session recordingPosiblemente ocupada @ktz03 la tomó hoy. Abierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
volcengine/OpenViking#5806 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día