Julia JIT support for device APIs

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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
cpp, julia, python
Domínio
compilers, hpc

Direção de pesquisa

Comece lendo o cuBLASDx DGEMM emulation sample vinculado e a discussão relacionada sobre Julia. A issue não nomeia arquivos do repositório, testes ou um ponto de entrada concreto, e não define um teste de aceitação para vincular libmathdx, PTX ou NVVM IR a kernels Julia.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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

Linguagem predominante
Cython
Estrelas
601
Forks
46
Nenhum PR com merge em 30d

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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