NVIDIA / NVIDIA/nvmath-python

Julia JIT support for device APIs

Đang mở
#32 2 bình luận 2 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Cython
Star
601
Fork
46
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

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

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng việc đọc cuBLASDx DGEMM emulation sample được liên kết và cuộc thảo luận Julia liên quan. Issue không nêu tên tệp nào trong repository, không có test hay entry point cụ thể, và không định nghĩa acceptance test cho việc liên kết libmathdx, PTX hoặc NVVM IR vào các kernel Julia.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
cpp, julia, python
Lĩnh vực
compilers, hpc
Loại issue
Tính năng
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.