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CUDA codepath !

Aperta
  • Qualcosa non va?
#15 10 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

@ServeurpersoCom ci sta già lavorando.

Dal 25/1/2026.

  • #20 di @ServeurpersoCom — aperta

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
Ferma
Stack tecnologico
c, python
Ambito
machine-learning, performance

Direzione di ricerca

Il payload non indica file sorgente né entry point; inizia esaminando la discussione dell’issue e lo script di test Python esistente. Definisci l’integrazione CUDA prevista e i criteri di correttezza prima dell’implementazione. Il lavoro sarebbe completo quando fossero disponibili un codepath concordato, compilazione e benchmarking riproducibili e un confronto con l’immagine di riferimento con un max_diff accettabile.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I had a lot of fun creating and properly optimizing a codepath for CUDA with Claude Opus 4.5 would you like me to PR it (then I rebase it)?

I use an agentic workflow with Claude Opus 4.5 via MCP (Model Context Protocol). The setup:

  • Local infrastructure: dedicated container server equipped with NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
  • Agentic loop: implement -> compile -> benchmark -> compare images (same testing script) -> human review & commit ....
  • Observed max_diff=9 for 1024 vs reference image (from the python testing script).
  • Speedup 1024 x 1024 from 118.4s on CPU+BLAS to 11.4s on CUDA (10.4x)

WDYT?

CPU+BLAS :
Image
CUDA :
Image
CPU+BLAS :
Image
CUDA :
Image
CPU+BLAS :
Image
CUDA :
Image
Lingua principale
C
Stelle
2k
Fork
152
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

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.

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