Blackwell / GB10 support for MiniMax MSA decode-sparse path via HF Kernel Hub
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Esamina innanzitutto il pacchetto collegato Hugging Face Kernel Hub e il repository del codice sorgente MiniMaxAI-msa-blackwell. Chiarisci quale supporto per Blackwell dovrebbe essere integrato in MSA, quale superficie API di SM100 rientra nell'ambito e quale validazione su Blackwell o GB10 definirebbe il completamento.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi MiniMax team,
First, thank you for the great work on MSA and for open-sourcing it. Also thanks for contributing the original HF Kernel Hub package.
I tested and packaged a FlashRT-maintained Blackwell / GB10 extension of the MiniMax MSA decode-sparse path for the HF Kernel Hub:
https://huggingface.co/kernels/flashrt/MiniMaxAI-msa-blackwell
This package targets NVIDIA Blackwell compute capability 12.x and has been validated on DGX Spark / GB10 / SM121. The main goal is to make the MiniMax MSA decode-sparse path usable beyond the original SM100-only target.
Source repo:
https://github.com/LiangSu8899/FlashRT-HF-kernels/tree/main/MiniMaxAI-msa-blackwell
I’d be happy to keep iterating on this and gradually port more of the SM100 MSA API surface to Blackwell where it makes sense.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 422
- Fork
- 57
- Merge medio
- 15h 50m
- PR unite (30g)
- 1
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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