Add ROCm support for AMD Instinct GPUs
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
Đánh giá
- Độ khó
- 5/5
- Thời gian dự kiến
- Hơn một tuần
- Mức phù hợp với người mới
- 20/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- build-system, infrastructure
Hướng nghiên cứu
Start by reading the build logic that detects the GPU toolkit and the existing Dockerfile; the issue does not name their paths. The open pull request #9153 already addresses this work, so coordinate there rather than starting a separate implementation. Done would mean ROCm toolkit detection builds the C++ extensions and an official ROCm container recipe is provided.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Is your feature request related to a problem?
MONAI doesn't run on AMD Instinct GPUs out of the box.
The bulk of the library is already portable and needs no changes, with the following exceptions:
- The compiled C++ extensions are silently skipped. The build detects the toolkit by a vendor-specific path that isn't set on ROCm, so it concludes there's no GPU toolchain available. The build then reports success with the extensions missing, and the failure only surfaces much later as a missing-op error at runtime.
- There's no ROCm container recipe. The existing Dockerfile is built on a vendor-specific base image, so there's no supported starting point on this platform.
Describe the solution you'd like
First-class ROCm support for AMD Instinct GPUs:
- Toolkit detection that recognises a ROCm installation, so the compiled extensions build instead of being skipped.
- An official ROCm container recipe alongside the existing Dockerfile.
We'd like this to be minimal and non-invasive — no abstraction layer and no per-vendor branching in model or transform code.
Describe alternatives you've considered
N/A
Additional context
Target platform: AMD Instinct MI300X / MI325X (gfx942) and MI355X (gfx950), ROCm 10.0, Ubuntu 24.04, Python 3.12.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 8.7k
- Fork
- 1.6k
- Merge trung bình
- 5 ngày 20 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 12
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc 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 Project-MONAI/MONAI
-
ProbMapProducer raises IndexError on numpy 2.x: SlidingPatchWSIDataset emits float locationsCó thể đã có người làm @nilapate đã nhận 8 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
Project-MONAI/MONAI#9135 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
RandGridPatch crashes for documented 0 or None patch_size entriesCó thể đã có người làm @Rajioba1 đã nhận 64 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Project-MONAI/MONAI#9046 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Incorrect type hint in `pad_func`Có thể đã có người làm @Harshal875 đã nhận 70 ngày trước. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Project-MONAI/MONAI#9026 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 74/100
Project-MONAI/MONAI#9151 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
PR Update ActionCó thể đã có người làm @KumoLiu đã nhận 7 ngày trước. Đang mở
Project-MONAI/MONAI#9141 · 3 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
Tất cả issue của Project-MONAI/MONAI
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
FuRongJun-1999/dsh-memory#65 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
ci needs-ac
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Ikalus1988/MisakaNet#2930 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
`FakeBackendV2.run` fails with `NoiseError` on circuits with delays on qubits where T2 > 2·T1Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Qiskit/qiskit-aer#2466 ·
-
area/cli
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100