Stacked experts: fetch only the sampled expert slices, count decoded bytes in the prefetch budget
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 48/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- data, performance
Hướng nghiên cứu
Start by locating ExpertSlice and DecodedBase.size, then trace how stacked tensors are read in --stream mode and how decoded data contributes to the prefetch budget. Compare the selected expert slabs with the current whole-tensor read, and check the budget against decoded float32 size. Done when only sampled slabs are fetched and the budget reflects decoded bytes.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
From the review of https://github.com/STRML/quantdiff/pull/1 (P2).
ExpertSlicereads a whole stacked tensor to compare K experts. With--stream, a DeepSeek-V4-sized pack moves about 2.3 GB per mxfp4[384, 2304, 5120]tensor for roughly 2% of the compared data. The stack is row-major, so Range reads can fetch just the chosen expert slabs.DecodedBase.sizecounts wire bytes; decoded float32 is about 4x (FP8) to 8x (FP4) larger, so the prefetch budget understates what is held.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 5 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
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 STRML/quantdiff
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 54/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 44/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 58/100
Tất cả issue của STRML/quantdiff
Issue tương tự
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
521xueweihan/HelloGitHub#4150 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
aws-samples/sample-per-model-bedrock#595 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug connectors
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 67/100
pyinfra-dev/pyinfra#2036 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 9 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày