Speed up cupy with custom kernels
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 42/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
- 領域
- performance
調査の方向性
まず src/rapids_singlecell/preprocessing/_kernels/_mean_var_kernel.py と src/rapids_singlecell/preprocessing/_kernels/_sparse2dense.py から始め、現在のカーネルを #51 で導入された CuPy サポートと比較します。sum、mean_var、および関連する操作がカスタムカーネルによって高速化されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
- 主要言語
- Python
- スター
- 15
- フォーク
- 5
- 平均マージ
- 13時間 45分
- マージ済み PR（30日）
- 14
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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