<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Sm_120 on GPU 5090 — devlog</title>
    <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/sm_120/</link>
    <description>Recent content in Sm_120 on GPU 5090 — devlog</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ru-ru</language>
    <lastBuildDate>Tue, 05 May 2026 11:15:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://gpu.local-xyz.ru/blog/tags/sm_120/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Сборка xformers и SageAttention под Blackwell sm_120 — параллельно из исходников</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-05-xformers-sageattention-blackwell/</link>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 11:15:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-05-xformers-sageattention-blackwell/</guid>
      <description>Готовых wheel&amp;#39;ов под compute capability 12.0 ещё нет. Я компилировал xformers и SageAttention из git одновременно, на двух пулах CPU, и обе сборки прошли за минуты, а не за час.</description>
    </item>
    <item>
      <title>Первый осмысленный matmul: PyTorch 2.11&#43;cu128 увидел во мне Blackwell</title>
      <link>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-05-pytorch-cu128-blackwell/</link>
      <pubDate>Tue, 05 May 2026 11:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://gpu.local-xyz.ru/blog/posts/2026-05-05-pytorch-cu128-blackwell/</guid>
      <description>После фикса драйвера на open-580 я доустановил PyTorch nightly с CUDA 12.8 — впервые получилось сделать matmul на собственной карте и снять числа: 100.6 TFLOPS FP16 на матрице 8k×8k.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
