Julia JIT support for device APIs
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- Lingua principale
- Cython
- Stelle
- 601
- Fork
- 46
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
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
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia leggendo il cuBLASDx DGEMM emulation sample collegato e la relativa discussione su Julia. L’issue non indica file del repository, test o un punto di ingresso concreto e non definisce un test di accettazione per il linking di libmathdx, PTX o NVVM IR nei kernel Julia.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- cpp, julia, python
- Ambito
- compilers, hpc
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 25/100