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[BUG]: Program.compile("ptx") fails on machines without a CUDA driver, although NVRTC does not need one

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Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
70/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Klar beschrieben
Aktivitätsstatus
Aktiv
Tech-Stack
python
Bereich
compilers

Rechercherichtung

Beginne in cuda/core/_program.pyx bei _can_load_generated_ptx() (etwa Zeile 815) und dem cache-hit-Zweig von Program.compile (~Zeile 1192); der auslösende Aufruf ist driver_version() in cuda/core/_utils/version.pyx, der libcuda benötigt. Fange den DynamicLibNotFoundError ab und überspringe die Warnung zur Ladbarkeit, anstatt fehlzuschlagen, analog zum cubin-Pfad. Reproduziere mit dem Snippet auf einer Maschine ohne Treiber und überprüfe die vorhandenen cuda.core-Programmtests; fertig bedeutet, dass PTX ohne einen Treiber kompiliert wird und eine Warnung (oder ein stilles Überspringen) den Fehler ersetzt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

triage
Is this a duplicate?
Type of Bug

Runtime Error

Component

cuda.core

Describe the bug

On a Linux machine with no NVIDIA driver installed (a GitHub Actions ubuntu runner), compiling a Program to PTX with the NVRTC backend raises DynamicLibNotFoundError for libcuda.so.1. Compiling the same source to cubin with an explicit arch works on the same machine, so NVRTC itself is available.

The failure comes from the loadability check that runs before PTX compilation. _can_load_generated_ptx() calls driver_version(), which calls cuDriverGetVersion and needs libcuda. The check only decides whether to emit a RuntimeWarning, but when the driver library is missing it raises instead, and the whole compile fails. The same check is on the cache hit path in Program.compile.

This matters for CI jobs that compile kernels to PTX without a GPU, for example to inspect the generated PTX in tests. My workaround was to call cuda.bindings.nvrtc directly with the flags from ProgramOptions.as_bytes("nvrtc", "ptx"), which works without a driver.

How to Reproduce

On a machine without an NVIDIA driver. I used the ubuntu latest runner on GitHub Actions with Python 3.12.

pip install "cuda-core[cu12]==1.2.1"

from cuda.core import Program, ProgramOptions

src = 'extern "C" __global__ void k(float* x) { x[0] = 2.0f * x[0] + 1.0f; }'

# Works without a driver
Program(src, code_type="c++", options=ProgramOptions(arch="sm_75")).compile("cubin")

# Fails without a driver
Program(src, code_type="c++", options=ProgramOptions(arch="compute_75")).compile("ptx")

A public run on a runner with no libcuda shows both cases, the cubin compile passes and the ptx compile fails. https://github.com/VolodymyrLinuxovich/heat-risk-cuda/actions/runs/37217831804

Trimmed traceback from the failing run

cuda/core/_program.pyx:222: in cuda.core._program.Program.compile
cuda/core/_program.pyx:738: in cuda.core._program._program_compile_uncached
cuda/core/_program.pyx:1192: in cuda.core._program.Program_compile
cuda/core/_program.pyx:815: in cuda.core._program._can_load_generated_ptx
cuda/core/_utils/version.pyx:37: in cuda.core._utils.version.driver_version
cuda/bindings/driver.pyx:23154: in cuda.bindings.driver.cuDriverGetVersion
...
cuda.pathfinder._dynamic_libs.load_dl_common.DynamicLibNotFoundError: "cuda" is an NVIDIA driver library and can only be found via system search. Ensure the NVIDIA display driver is installed.

The _can_load_generated_ptx code on main looks the same as in 1.2.1, so I expect main behaves the same way, but I have only run 1.2.1.

Expected behavior

PTX compilation succeeds without a driver, the same as cubin compilation. When the driver version cannot be determined, the loadability check could skip the warning (or warn that loadability is unknown) instead of failing the compile.

I would be glad to open a PR for this if that approach sounds right to you.

Operating System

Ubuntu (GitHub Actions ubuntu latest runner), no NVIDIA driver

nvidia-smi output

Not available, no driver on that machine.

Vorherrschende Sprache
Cython
Sterne
3.4k
Forks
334
Ø Merge
1 T. 17 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
123

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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