jax · Issues· 2577 开放
在 GitHub 打开本地同步的开放议题（评论请到 GitHub 查看）
- #39621
[Pallas TPU] 支持在云 TPU 上的 SparseCore 到 TensorCore 远程 DMA
enhancement更新于 2026年9月17日 - #40753
失败的构建: CI - 有 Numpy *x2F; 夜行轮 (夜行)
build failed更新于 2026年9月17日 - #40672
在新版本中,`jnp.concatenate` 在次要轴上运行速度明显降低
bug更新于 2026年9月17日 - #40722
pure_callback: 跨平台分片丢失了自己的错误消息（除了 IndexError 应该是 ValueError）
更新于 2026年9月17日 - #20293
支持无需修改源代码的分析
enhancementgood first issue更新于 2026年9月17日 - #40633
在 RTX A6000 (CUDA 13) 上,每个操作器 (非 JIT 编译) 内核返回错误值/NaN,而 JIT 编译路径和 CPU 则正确;导致 JIT 编译的训练循环出现问题
更新于 2026年9月17日 - #40416
XLA 变化显著地增加了计算时间
bug更新于 2026年9月16日 - #40720
[Pallas TPU] `jax.named_scope` 将原本共同发布的指令分割成独立的组
bug更新于 2026年9月16日 - #40634
`jnp.arcsinh` / `jnp.arccosh` JVP 在 float32 中的值为 0，因为 x 的平方大于 ~1.84e19
bug更新于 2026年9月15日 - #21284
提高 32 位 `gammaln` 的精度
bug更新于 2026年9月15日 - #40651
sph harm y 返回批量角度的不正确值( 与 # 20769 相同)
更新于 2026年9月15日 - #40558
GPU 已成功检测到,但首次 CUDA 分配在 WSL2 上出现 CUDA_ERROR_UNKNOWN 错误 (RTX A4000)
bug更新于 2026年9月14日 - #40653
当 min(a, b)/max(a, b) 为次舍入数时, betaln(a, b) 会比 min(a, b) 大得多
更新于 2026年9月14日 - #40652
jax.scipy.special.spence 在 float32 和 float64 的前两个 binade 中返回 nan
更新于 2026年9月14日 - #40609
[jit] jax 高 动态 range gumbel 从 JIT 缓存密钥中缺失
bug更新于 2026年9月12日