Julia JIT support for device APIs
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- Lenguaje dominante
- Cython
- Estrellas
- 601
- Forks
- 46
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
As header-only libraries based on CUTLASS, these only work in C++.
It would be nice to have e.g. the new DGEMM via IMMA (https://github.com/NVIDIA/CUDALibrarySamples/tree/master/MathDx/cuBLASDx/16_dgemm_emulation) inside Julia kernels.
Unfortunately, Warp/numba can only JIT compile a subset of python types, and not the (more general) Julia types that we require (e.g. differential equation solvers).
A potential way forward would be to compile libmathdx to PTX, link it in via LLVM, and get full performance via LTO. However, these often contain NVVM IR, which LLVM cannot handle.
Related discussion: https://discourse.julialang.org/t/using-cublasdx-in-julia/125527
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Empieza leyendo el cuBLASDx DGEMM emulation sample enlazado y la discusión relacionada de Julia. El issue no menciona archivos del repositorio, pruebas ni un punto de entrada concreto, y no define una prueba de aceptación para enlazar libmathdx, PTX o NVVM IR en kernels de Julia.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- cpp, julia, python
- Área
- compilers, hpc
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 25/100