Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

[Feature]: follow-up to PyTorch allocation provider to accept already rendezvoused tensors

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#577 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 3 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
15/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python, pytorch
Lĩnh vực
distributed-systems

Hướng nghiên cứu

The payload names no source files or tests. It refers to the earlier PyTorch allocation provider in #551, torch.distributed._symmetric_memory, and the single-map iris.copy limitation, so start by reading #551 and the provider it added. Done would need an agreed API for accepting pre-rendezvoused tensors, which the issue does not yet define, so settle that design with maintainers first.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

iris
Suggestion Description

#551 provides capability to run Iris device kernels with memory allocated via PyTorch, with no copy, no second heap, and no kernel changes.
and we agreed on extending it to accept tensors frameworks have already rendezvoused , because users might want to manage the memory.

Overall Motivation behind #551 and this feature request is as follows:

  • Some of the inference stack already uses torch.distributed.symmetric_memory. TokenSpeed's amd_rsag* path, the TritonAllReduceBackend, and the torch.ops.symm_mem.* collectives that vLLM and SGLang-style engines may call all allocate through it. Until now, using an Iris kernel meant moving those buffers into the Iris heap. This provider lets the two coexist: a framework keeps its torch allocations, and individual Iris kernels can run on them.
  • Frameworks that already own their buffers can't use Iris device kernels until the follow-up lands.
  • The single-map iris.copy limitation also means it does not yet make every Iris operation work across independently allocated tensors
Operating System

No response

GPU

No response

ROCm Component

No response

Ngôn ngữ chính
Python
Star
202
Fork
52
Merge trung bình
5 ngày 2 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
12

Chuẩn bị môi trường

Mở trong Codespaces

Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của ROCm/iris

Tất cả issue của ROCm/iris

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.