Julia JIT support for device APIs

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
cpp, julia, python
Ambito
compilers, hpc

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.

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

Lingua principale
Cython
Stelle
601
Fork
46
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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