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
Lenguaje dominante
Cython
Estrellas
3.4k
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329
Merge medio
1 d 23 h
PR fusionados (30 d)
116

Descripción

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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                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

Guía de contribución

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Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

Empieza ejecutando el main.py proporcionado con test.ptx e inspeccionando los puntos de entrada cuda.core.experimental ObjectCode.from_ptx y los atributos de kernel, especialmente ptx_version(). Se considera terminado cuando ptx_version() informa del valor de PTX .version, 8.8 para esta entrada, mientras que los demás atributos informados conservan sus valores esperados.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
python
Área
hpc
Tipo de issue
Error
Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bien especificado
Aptitud para principiantes
42/100

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