cutile-rs (cuTile Rust)? maybe?
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Empieza leyendo CUDA Tile, Tile IR, cuTile Python quickstart y los materiales de TileGym de NVIDIA enlazados en el issue. Después, inspecciona la estructura existente del proyecto rust-cuda para determinar dónde podría ubicarse una integración de este tipo. El issue no especifica archivos, pruebas, un punto de entrada ni criterios de aceptación, por lo que el trabajo completado aún no está definido.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Wondering if we can impl this:
https://developer.nvidia.com/cuda/tile
https://docs.nvidia.com/cuda/tile-ir/
Seems a lot of people were interested in cuTile
https://developer.nvidia.com/blog/focus-on-your-algorithm-nvidia-cuda-tile-handles-the-hardware/
https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python/quickstart.html
https://github.com/NVIDIA/cutile-python
https://github.com/NVIDIA/TileGym
Industry now seems very interested in the productivity from this new kind of programming paradigm, which would be parallel with SIMT style in industry production for a while.
Early stage involvement would be excited.
- Lenguaje dominante
- Rust
- Estrellas
- 5.4k
- Forks
- 251
- Merge medio
- 4 d 15 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- 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 Rust-GPU/rust-cuda
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