Research alternative backends for speed
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 15/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 活発
- 領域
- hpc, performance
調査の方向性
This is open-ended research rather than a code change, and the payload names no files, tests or entry points. A newcomer would need to read the two existing comments and the simtrial simulation code to understand where time is spent before evaluating a GPU path (polars GPU engine, CUDA from Rust) or a Rust rewrite with extendr and PyO3 bindings. Done means a written comparison of options, with benchmarks against the current R implementation, that the maintainers can decide on.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Two things to research as we got reliable AI agents:
- GPU backend: polars GPU engine + Cox kernel for accelerating simulation of much larger populations. This might be easier to do in Python because the ecosystem is there: polars GPU support was Python only. Although "NVIDIA CUDA Rust" is now released.
- Rust backend: complete rewrite for maximize CPU performance. This can have R (via extendr) and Python (via PyO3) frontends.
- 主要言語
- R
- スター
- 41
- フォーク
- 14
- 平均マージ
- 3時間 4分
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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