NVIDIA / NVIDIA/cuda-python

[BUG]: cuda-core: attributes.ptx_version() returns .target field, not .version from ptx file

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awaiting-response bug cuda.core
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Cython
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Beschreibung

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Type of Bug

Something else

Component

cuda.core

Describe the bug

test.ptx

.version 8.8
.target sm_86
.address_size 64

.visible .entry test_kernel()
{
	ret;
}

main.py

from cuda.core.experimental import Device, LaunchConfig, Program, ProgramOptions, launch, ObjectCode

dev = Device()
dev.set_current()
s = dev.create_stream()

mod = ObjectCode.from_ptx('test.ptx')

print(mod.get_kernel('test_kernel').attributes.num_regs())
print(mod.get_kernel('test_kernel').attributes.ptx_version())
print(mod.get_kernel('test_kernel').attributes.binary_version())

Prints

4
86
89

An aside, I am so excited for this library!

How to Reproduce

Run the above code

Expected behavior

I would expect ptx_version() to return the .version field from the ptx source.

Operating System

Ubuntu Linux 24.04

nvidia-smi output
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 575.51.03              Driver Version: 576.28         CUDA Version: 12.9     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 4090        On  |   00000000:01:00.0  On |                  Off |
|  0%   45C    P3             72W /  450W |    2921MiB /  24564MiB |      1%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne damit, die bereitgestellte main.py mit test.ptx auszuführen und die Einstiegspunkte cuda.core.experimental ObjectCode.from_ptx sowie die Attribute von kernel zu untersuchen, insbesondere ptx_version(). Erledigt ist die Aufgabe, wenn ptx_version() den PTX-Wert von .version meldet, bei dieser Eingabe 8.8, während die übrigen gemeldeten Attribute ihre erwarteten Werte beibehalten.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
hpc
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
3/5
Geschätzter Aufwand
1-2 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Klar beschrieben
Anfängerfreundlichkeit
42/100

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