Étudiez l'implémentation actuelle de l'adaptateur de modèle pour la quantification int8 sur une seule GPU et concevez une extension pour prendre en charge plusieurs GPU, en vous concentrant sur l'équilibrage de charge et la communication entre GPU.
Stack technique
pythonpytorch
Domaine
backendmachine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
PythonPyTorchCUDAMulti GPU concepts
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
30
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