[sglang] sglang, AMD MI35x 환경에서 GLM-5-MXFP4 모델의 성능 및 정확도 테스트 추가sglang 레포지토리에서 AMD MI35x GPU 환경에 GLM-5-MXFP4 모델의 정확도 및 성능 테스트를 추가하고 기존 테스트를 정리하는 PR을 분석합니다.#sglang#AMD#MI35x#GLM-5-MXFP4#CI#테스트 자동화#성능 최적화2026년 4월 15일댓글 수 로딩 중
[sglang] sglang, Qwen3.5-397B FP8 모델 성능 벤치마크 추가 및 CI 개선sglang 레포지토리에서 Qwen3.5-397B FP8 모델의 AMD GPU 성능 벤치마크를 추가하고 CI 워크플로우를 개선한 PR을 분석합니다.#sglang#performance#CI#AMD#Qwen3.5#FP8#benchmarking2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[openclaw] Vitest 모듈 로딩 최적화 및 테스트 병렬성 증대를 통한 CI 성능 개선Vitest 테스트 모듈 로딩 최적화와 병렬 처리 확대를 통해 CI 빌드 시간을 단축합니다.#Vitest#CI#Performance#Optimization#Testing2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[sglang] CI 테스트 최적화: MXFP8 Gemm에 오프라인 양자화 체크포인트 적용SGLang CI에서 MXFP8 Gemm 테스트를 온라인 양자화 대신 사전 양자화된 체크포인트로 전환하여 테스트 안정성과 속도를 개선한 분석.#SGLang#CI#FlashInfer#MXFP8#Quantization#Testing2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[sglang] GB300 Nightly 벤치마크 테스트 스위트 추가SGLang CI에 NVIDIA GB300(Blackwell) 전용 nightly 벤치마크 테스트를 추가하고, NeMo Skills 기반 VLM 평가 인프라를 구축한 분석.#SGLang#CI#Benchmark#GB300#Blackwell#NeMo Skills#VLM2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[sglang] CI 테스트 등록 누락 수정: JIT 커널 테스트/벤치마크 파일 등록SGLang CI에서 누락된 JIT 커널 테스트 및 벤치마크 파일 4개에 register_cuda_ci 호출을 추가하여 CI 커버리지를 완성한 분석.#SGLang#CI#JIT Kernel#Testing#CUDA2026년 3월 27일댓글 수 로딩 중
[sglang] CI 버그 수정: /rerun-ut 동시 실행 시 중복 워크플로우 URL 문제 해결SGLang CI에서 /rerun-ut 커맨드를 동시에 여러 개 실행할 때 잘못된 워크플로우 URL이 게시되는 버그를 run-name에 test_command를 포함시켜 수정한 분석.#SGLang#CI#GitHub Actions#Bug Fix#Workflow2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[sglang] NPU CI 최적화: PyTorch 의존성 캐싱으로 설치 속도 개선SGLang NPU CI에서 PyTorch 패키지 설치 시 내부 캐시 서비스를 활용하도록 변경하고, 외부 미러 의존성을 제거한 CI 설정 분석.#SGLang#NPU#CI#GitHub Actions#Caching#Ascend2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[SGLang] TestQwen35WithHiCache CI 테스트 분리 및 수정Qwen3.5 HiCache 테스트를 별도 파일로 분리하고 max_tokens를 16000으로 늘려 CI 안정성을 확보한다#SGLang#CI#Testing#HiCache2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: Inductor 벤치마크 CI 작업을 CUDA 12.8에서 13.0으로 통합 전환PyTorch Inductor의 CI 벤치마크 워크플로우에서 CUDA 12.8과 13.0 이중 빌드를 CUDA 13.0 단일 빌드로 통합하여 CI 리소스를 절약한 사례를 분석합니다.#PyTorch#CI#CUDA#GitHub Actions#Inductor#Benchmarks2026년 2월 27일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: vLLM 테스트/벤치마크 워크플로우를 CUDA 13.0으로 전환PyTorch의 vLLM 통합 테스트와 벤치마크 워크플로우를 CUDA 12.9에서 13.0으로 전환하고, Blackwell GPU(sm_120) 아키텍처 지원을 추가한 사례를 분석합니다.#PyTorch#vLLM#CI#CUDA#Blackwell#GitHub Actions2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중
[pytorch] Benchmark: Inductor 벤치마크에서 CycleGAN 모델 제거PyTorch Inductor 벤치마크에서 pytorch_CycleGAN_and_pix2pix 모델을 24개 expected accuracy CSV에서 일괄 제거하여 CI 안정성을 개선한 사례를 분석합니다.#PyTorch#Inductor#Benchmarks#CI#CycleGAN2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: TIMM pretrained 모델 캐싱 기능 RevertPyTorch CI에서 TIMM pretrained 모델을 공유 HF 캐시에 저장하는 기능을 도입했다가, 문제 발생으로 원복한 사례를 분석합니다.#PyTorch#CI#TIMM#HuggingFace#Caching#Revert2026년 2월 16일댓글 수 로딩 중
[pytorch] Inductor: CycleGAN CPU 벤치마크 expected accuracy 상태 업데이트PyTorch Inductor의 CPU 벤치마크에서 pytorch_CycleGAN_and_pix2pix 모델의 expected 상태를 pass에서 eager_fail_to_run으로 변경한 사례를 분석합니다.#PyTorch#Inductor#Benchmarks#CI#Accuracy2026년 2월 16일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: TIMM pretrained 모델을 공유 HF 캐시에 캐싱하여 CI 속도 개선PyTorch CI에서 TIMM pretrained 모델 가중치를 공유 HuggingFace 캐시 디렉토리에서 탐지하고, 미캐싱 시에만 온라인 다운로드를 활성화하는 로직을 추가한 사례를 분석합니다.#PyTorch#CI#TIMM#HuggingFace#Caching#GitHub Actions2026년 2월 9일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: Inductor 테스트에 IoU 기반 accuracy 체크를 추가하여 segmentation 모델 안정화PyTorch Inductor 벤치마크에서 segmentation 모델의 boolean mask 출력에 IoU(Intersection over Union) 메트릭을 적용하여, 부동소수점 차이로 인한 false failure를 방지한 사례를 분석합니다.#PyTorch#Inductor#Benchmarks#IoU#Segmentation#Accuracy#CI2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[pytorch] CI: fbgemm/torchrec 핀 버전 업데이트 및 빌드 로직 리팩토링PyTorch CI에서 fbgemm과 torchrec의 핀 버전을 업데이트하고, fbgemm 빌드 로직을 install_fbgemm 함수로 분리하여 CUDA/ROCm 양쪽에서 재사용 가능하게 리팩토링한 사례를 분석합니다.#PyTorch#CI#fbgemm#torchrec#ROCm#Build System#Refactoring2026년 1월 11일댓글 수 로딩 중
[pytorch] Benchmark: Inductor 벤치마크에서 modded_nanogpt 모델 Skip 처리TorchInductor 벤치마크에서 정상 동작하지 않는 modded_nanogpt 모델을 skip 리스트에 추가하여 CI 안정성을 개선한 사례를 분석합니다.#PyTorch#Inductor#Benchmarks#CI#NanoGPT2026년 1월 9일댓글 수 로딩 중