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
Lingua principale
Cython
Stelle
3.4k
Fork
329
Merge medio
1g 21h
PR unite (30g)
113

Descrizione

Is this a duplicate?
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                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo il main.py fornito con test.ptx e ispezionando gli entry point cuda.core.experimental ObjectCode.from_ptx e gli attributi di kernel, in particolare ptx_version(). Il lavoro è completato quando ptx_version() restituisce il valore PTX di .version, 8.8 per questo input, mentre gli altri attributi restituiti mantengono i valori previsti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python
Ambito
hpc
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Specificata chiaramente
Idoneità per principianti
42/100

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