Feasibility study into implementing cuda kernels in the current RL framework
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
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
まず、現在のRLフレームワークとリンクされているKernelBenchプロジェクトを確認し、Pythonベースのカーネルがどのように表現・評価されているかを把握します。続いて、同等のCUDA C++カーネルを生成、コンパイル、検証する方法を検討し、その後Nsight ncuのベースラインを確立して、どのようなパフォーマンス結果を完了とみなすかを定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Overview
Investigate using KernelBench in our current RL framework
The objective would be to get a pure cuda kernel C++ implementation of each python based kernel, compile it, verify and then find a baseline using NVIDIA's Nsight's (ncu) tool, once we have the base line we use common best practices of kernel optimization , and feed that as a prompt to a model, then implement the suggested response and repeat the process until we have a really performative kernel (as an example using Elapsed Cycles as the reward)
- 主要言語
- Python
- スター
- 1
- フォーク
- 4
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
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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