Multi-GPU Reduction & MatMul
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
- Estancado
- Stack tecnológico
- cpp
- Área
- distributed-systems, hpc
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos, tests ni puntos de entrada. Comienza localizando los kernels existentes de reducción y matmul para una sola GPU, y determina después el contrato previsto para múltiples GPU y los requisitos para TMA y cooperative groups. No se define nada más allá de la compatibilidad con la ejecución en múltiples GPU.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Current kernels are designed for a single-GPU execution. Let's scale them to multi-GPU systems. Ideally, using TMA and cooperative groups.
- Lenguaje dominante
- Cuda
- Estrellas
- 31
- Forks
- 4
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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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