[Feature]: follow-up to PyTorch allocation provider to accept already rendezvoused tensors
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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
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
調査の方向性
The payload names no source files or tests. It refers to the earlier PyTorch allocation provider in #551, torch.distributed._symmetric_memory, and the single-map iris.copy limitation, so start by reading #551 and the provider it added. Done would need an agreed API for accepting pre-rendezvoused tensors, which the issue does not yet define, so settle that design with maintainers first.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Suggestion Description
#551 provides capability to run Iris device kernels with memory allocated via PyTorch, with no copy, no second heap, and no kernel changes.
and we agreed on extending it to accept tensors frameworks have already rendezvoused , because users might want to manage the memory.
Overall Motivation behind #551 and this feature request is as follows:
- Some of the inference stack already uses torch.distributed.symmetric_memory. TokenSpeed's amd_rsag* path, the TritonAllReduceBackend, and the torch.ops.symm_mem.* collectives that vLLM and SGLang-style engines may call all allocate through it. Until now, using an Iris kernel meant moving those buffers into the Iris heap. This provider lets the two coexist: a framework keeps its torch allocations, and individual Iris kernels can run on them.
- Frameworks that already own their buffers can't use Iris device kernels until the follow-up lands.
- The single-map
iris.copylimitation also means it does not yet make every Iris operation work across independently allocated tensors
Operating System
No response
GPU
No response
ROCm Component
No response
- 主要言語
- Python
- スター
- 202
- フォーク
- 52
- 平均マージ
- 5日 2時間
- マージ済み PR（30日）
- 12
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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