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[Question] Clarification on FP8 Micro-block Scaling and FP4 Support Timeline

Abierto
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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
compilers

Línea de trabajo

Revisa la documentación actual de Python de cuTile y los ejemplos de fp8, bf16 y ct.matmul, y compáralos con las preguntas del issue sobre Micro-block Scaling y NVFP4. Se considerará terminado cuando se documente si el scaling es automático, cómo se proporcionan los scale-factor tiles si no lo es y cuál es el calendario previsto para la compatibilidad con FP4 tiles.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

status: resolved

Hi cuTile team,

I have two specific questions regarding the support for Blackwell-specific hardware features:

  1. Automatic Micro-block Scaling for FP8
    When using fp8 with ct.matmul, how is the Micro-block Scaling (1x16) handled?

Automation: Does the tileiras compiler automatically handle the scaling logic and hardware invocation (5th-gen Tensor Core) under the hood?

Explicit Scaling: If it is not fully automatic, how should we provide the scale-factor tiles to the ct.matmul operator? Currently, the ct.matmul(A, B) signature seems to only accept data tiles. Is there a plan for a signature like ct.matmul(A, B, A_scale, B_scale)?

  1. NVFP4 (FP4) Support Roadmap
    The current documentation and samples focus on fp8 and bf16. Since Blackwell's throughput peak is tied to NVFP4:
    When can we expect the support for 4-bit narrow-precision tiles in cuTile Python?

Thanks for this great library!

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.2k
Forks
155
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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