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

[Design] CUDA support

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#599 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

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
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, tensorflow
Lĩnh vực
backend, ci-cd, performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách xem xét qsim PR 366 và dependency qsim hiện tại để xác định khi nào CUDA support khả dụng. Sau đó ánh xạ các operation expectation, sampled_exctation, sample, state, math_ops và noise, thêm một Kokoro GPU build job, và benchmark cả hai parallelization scheme; hoàn tất có nghĩa là cung cấp các GPU hardware target và các lựa chọn performance được tài liệu hóa.

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

Mô tả

area/gpu help wanted kind/feature-request skill-level/expert

With early stages of CUDA support starting to make its way into qsim we should investigate registering GPU host devices for our OP kernels so we can give our users GPU accelerated simulation when it makes sense to do so.

Like with our existing ops, we may need to have two different parallelization schemes, one for small circuits where we parallelize over circuits in a batch and one for larger circuits we parallelize across single large wavefunctions. Once the connections have been made we should do an in depth study to determine which scenarios give best performance. This is a large project and will roughly require the following:

  1. Upgrade our qsim dependency to the latest version containing CUDA support (once available)
  2. Add a kokoro CI job that can build on GPUs, since github actions won't let us test / compile on real GPU hardware.
  3. For each of our core ops (expectation, sampled_exctation, sample and state) carry out performance benchmarks under the two parallelization schemes for GPU and provide new OP hardware targets that give the users the best possible performance
  4. Carry out these same tests for the math_ops.
  5. Carry out these tests again for the noise ops.
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.2k
Fork
665
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

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 tensorflow/quantum

Tất cả issue của tensorflow/quantum

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.