[Feature Request] Add Gated Delta Net (GDN) support
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning, performance
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách xác định layer GDN hiện có cùng các path fla.ops.gated_delta_rule và causal_conv1d của nó. Xác định phạm vi của native TE kernel cho chunked training, inference, packed sequences, BF16 và FP8, sau đó benchmark hiệu năng training trên GB200. Được xem là hoàn tất khi Megatron Core sử dụng native path mà không có các dependency bên ngoài đó và bao phủ chức năng được yêu cầu.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Is your feature request related to a problem? Please describe.
Megatron Core already has a Gated Delta Net (GDN) layer, but the current implementation depends on external Triton-based fla gated-delta-rule kernels and causal_conv1d. This means GDN does not benefit from native TE kernel performance, and users need extra dependencies.
The current training kernel path is also not performing well in practice, and the gap is noticeable on GB200.
In addition, the current path still has functional gaps: inference is not supported and packed sequences are not supported.
Describe the solution you'd like
Add native TE kernels for Gated Delta Net (GDN), with Megatron Core integration.
Ideally this would include:
- an optimized kernel path for the chunked gated delta rule
- substantially better training performance, especially on GB200
- compatibility with TE mixed-precision flows, especially BF16 and FP8
Describe alternatives you've considered
Using the current Triton-based fla.ops.gated_delta_rule + causal_conv1d implementation in Megatron Core.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 3.6k
- Fork
- 862
- Merge trung bình
- 4 ngày 18 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 64
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của NVIDIA/TransformerEngine
-
[Bug] group_quantize_fp8_blockwise: mbarrier invalidated before other threads finish waiting on itĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3647 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[PyTorch] fp8_cs_quantize fake implementation returns a vector inverse scale instead of a scalarCó thể làm lại được @sanjana658 đã nhận 7 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3636 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[Bug] Backend selection picks FA3 for training with head_dim_qk=192 / v_head_dim=128, but FA3 backward cannot run itCó thể làm lại được @modelpath-dev đã nhận 41 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởattention
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
NVIDIA/TransformerEngine#3481 · 4 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Increase MAX_TENSOR_NUMĐang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
NVIDIA/TransformerEngine#2189 · 7 bình luận · 5 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 48/100
NVIDIA/TransformerEngine#3668 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/TransformerEngine
Issue tương tự
-
`burr` fails to start when the Python path has a space in itCó thể đã có người làm @enekoreto đã nhận hôm nay. Đang mởstatus/needs-triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 5 ngày
-
gemini 出现了新的域名需要加入Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 72/100
debpalash/VoiceStudio#2903 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
dagster-io/community-integrations#367 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#243 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày