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[FEA]: Generalize autotuning to dynamically generated kernels

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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
45/100
Issue-Typ
Feature
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Ruhig
Tech-Stack
python
Bereich
backend, performance

Rechercherichtung

Beginne damit, den im Issue beschriebenen Einstiegspunkt exhaustive_search und die Verwendung von _TimingCandidate zu lesen. Verfolge anschließend, wie Konfigurationen derzeit Kernel, Grids, Hints und Argumente erzeugen. Die Arbeit ist abgeschlossen, wenn exhaustive_search Kernel und Argumente unterstützen kann, die aus jeder Konfiguration erzeugt wurden, und dabei das bestehende Verhalten mit festen Kernels sowie die Autotuning-Kandidaten erhalten bleiben.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

feature request status: triaged
Is this a new feature, an improvement, or a change to existing functionality?

Improvement

How would you describe the priority of this feature request?

Low (would be nice)

Please provide a clear description of problem this feature solves

Currently, exhaustive_search takes a single fixed kernel and construct arguments from an arbitrary sequence of configurations. That it takes a fixed kernel makes it unusable in its current form if the config objects themselves generates the kernel.

Feature Description

I'm currently using cutile and metaprogramming to generate kernels, with much better success and less pain than other frameworks. However, I can't use exhaustive_search in its current form, but need to modify it to take kernel generating functions.

Describe your ideal solution

The proposal is essentially to change exhaustive_search, or add a separate case, where we generate the kernel candidate from a config, i.e:

    ... 
    for i, cfg in enumerate(search_space):
        if not quiet and isatty:
            progress(0, i, total, len(errors))
        grid = grid_fn(cfg)
        kernel = kernel_fn(cfg)
        hints = hints_fn(cfg) if hints_fn is not None else {}
        updated_kernel = kernel.replace_hints(**hints)
        candidate = _TimingCandidate(
            config=cfg,
            grid=grid,
            kernel=updated_kernel,
            get_args=lambda _cfg=cfg: args_fn(_cfg),
        )
     ...
Describe any alternatives you have considered

No response

Additional context

No response

Contributing Guidelines
  • I agree to follow cuTile Python's contributing guidelines
  • I have searched the open feature requests and have found no duplicates for this feature request
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
2.2k
Forks
155
Keine gemergten PRs in 30 T.

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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