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[Question] Clarification on FP8 Micro-block Scaling and FP4 Support Timeline

オープン
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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
25/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
静か
技術スタック
python
領域
compilers

調査の方向性

現在の cuTile Python ドキュメントと fp8、bf16、ct.matmul のサンプルを確認し、Micro-block Scaling と NVFP4 に関する issue の質問と比較してください。Scaling が自動で行われるかどうか、自動でない場合に scale-factor tiles をどのように提供するか、また FP4 tile のサポート予定時期を文書化できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

status: resolved

Hi cuTile team,

I have two specific questions regarding the support for Blackwell-specific hardware features:

  1. Automatic Micro-block Scaling for FP8
    When using fp8 with ct.matmul, how is the Micro-block Scaling (1x16) handled?

Automation: Does the tileiras compiler automatically handle the scaling logic and hardware invocation (5th-gen Tensor Core) under the hood?

Explicit Scaling: If it is not fully automatic, how should we provide the scale-factor tiles to the ct.matmul operator? Currently, the ct.matmul(A, B) signature seems to only accept data tiles. Is there a plan for a signature like ct.matmul(A, B, A_scale, B_scale)?

  1. NVFP4 (FP4) Support Roadmap
    The current documentation and samples focus on fp8 and bf16. Since Blackwell's throughput peak is tied to NVFP4:
    When can we expect the support for 4-bit narrow-precision tiles in cuTile Python?

Thanks for this great library!

主要言語
Python
スター
2.2k
フォーク
155
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