FINDING #9575 · UNIT ID 1373008343
Gxj230958/TritonAscendBench
A migration benchmark that measures whether production GPU Triton kernels — extracted from vLLM and SGLang inference paths — can be ported to the Huawei Ascend 910B (Atlas A2) via `triton-ascend` without losing correctness or performance.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
26% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
5.14
ACCEL
+1.18
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-10-13 · FORK-RETENTION 0.0% · 36 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
16
FOLLOWERS
2
OWNER ★
142
Engagement Signals
FORKS
0
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 36 / 36 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Gxj230958/TritonAscendBench собрал 36 звёзд за окно, тогда как у автора всего 2 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 16. Это даёт surprise-индекс 0.0915 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 1% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 1%
VELOCITY5.143.14+2.00ABOVE 66%
RETENTION50.0%16.7%+33.3 PPABOVE 83%
FORKS0277-277ABOVE 0%
SURPRISE0.090.00+0.09ABOVE 96%