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RFC: `xpx.compile` as an abstraction for `torch.compile` and `jax.jit` decorators?

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
python, pytorch
Domínio
backend-api-design, machine-learning

Direção de pesquisa

Comece revisando a documentação vinculada de torch.compile e jax.jit e comparando seus parâmetros de decorador com a abstração de array-api-extra proposta aqui. Determine se a compilação padrão e os kwargs específicos do namespace são úteis e documente um design de API acordado e seu comportamento no-op para namespaces não suportados como definição de concluído.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

lazy arrays

Has anybody investigated the possibility to allow for an array agnostic way to leverage the torch.compile and jax.jit decorators in array-api-extra?

This might be useful for array API consuming libraries such as SciPy or scikit-learn. For array API namespaces without JIT compiler support, xpx.compile would just result in a noop decorator. For torch and JAX it might, dispatching to an actual JIT compiler could unlock significant speed-ups and memory usage improvements.

However, the parameters of those decorators have many kwargs with seemingly very little overlap:

Maybe xpx.compile could be made to accept arbitrary kwargs scoped by the underlying namespace name without attempting to map common compiler semantics together.

@xpx.compile(
   torch=dict(options={"triton.cudagraphs": True}, fullgraph=True),
   jax=dict(static_argnames=['n']),
)
def some_array_function(array, n):
   ...

I have little experience to tell whether calling those decorators with their default argument is useful or not in practice.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
33
Forks
32
Merge médio
1h 33min
PRs com merge (30d)
40

Preparar o ambiente

Ainda não verificamos os arquivos de configuração deste projeto. Comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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