Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

starter task: MVP port mi355 deepseek disagg recipe to mi300 / 入门任务:将 MI355 DeepSeek 分离式配方移植到 MI300

Aperta
#982 1 commento 0 reazioni 1 assegnatario Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@JordanNanos ci sta già lavorando.

Dal 30/3/2026.

  • #998 di @JordanNanos — chiusa senza merge

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

AMD p0

after porting mi355 to mi325, port to mi300

  1. https://github.com/SemiAnalysisAI/InferenceX/blob/41147ad860b2d04b3fad8553d02d88a7b7e89c46/.github/configs/amd-master.yaml#L506-L556 (mi355 disagg fp8 deepseek for non-mtp & mtp) port over to mi325 (CDNA3)
  2. https://github.com/SemiAnalysisAI/InferenceX/blob/main/benchmarks/multi_node/dsr1_fp8_mi355x_sglang-disagg.sh (that then calls generate sweep py which calls this launcher script) . This uses (image: rocm/sgl-dev:sglang-0.5.9-rocm720-mi35x-mori-0227-2 but @JordanNanos u probably need to find the mi30x evquilaent of this. check the upstream nightly images have MoRI included https://hub.docker.com/r/lmsysorg/sglang-daily/tags, if not build using this. https://github.com/akao-amd/sglang/blob/main/docker/rocm.Dockerfile . ensure that u build it with the correct NIC)
  3. which calls the files in here https://github.com/SemiAnalysisAI/InferenceX/tree/main/benchmarks/multi_node/amd_utils (which is based on bill's repo, it might be easier as first attempt to use bill's repo to locally run it https://github.com/billishyahao/sglang_disagg without the abstractions of runners/generate config .py/etc)

probably start doing 1k/1k on 1P1D first since it is an faster debugging loop, and then after u got that working with /sweep, add the rest of the configs to ur PR

中文说明

在完成 MI325 移植后,将 MI355 DeepSeek 分离式推理配方移植到 MI300 (CDNA3)。包括:(1) 将 amd-master.yaml 中的 MI355 分离式 FP8 DeepSeek 配置(非 MTP 和 MTP)移植到 MI300;(2) 适配多节点启动脚本,找到 MI300 对应的 SGLang ROCm 镜像(需包含 MoRI,若上游 nightly 无此镜像则需自行构建,并确保使用正确的 NIC);(3) 复用 benchmarks/multi_node/amd_utils 中的工具。建议先从 1k/1k 的 1P1D 开始调试。

Lingua principale
Python
Stelle
1.9k
Fork
343
Merge medio
2g 40m
PR unite (30g)
431

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Altre issue di SemiAnalysisAI/InferenceX

Tutte le issue di SemiAnalysisAI/InferenceX

Issue simili

Altre issue su Python

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.