[BUG] cuOpt 26.8.0 CU13 build aborts on MIP solves while CU12 solves the same instance
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@Iroy30 ya está trabajando en esto.
Desde el 14/8/2026.
Evaluación
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Descripción
Describe the bug
Attempting to solve an lp file MIP instance results in a bug with CU13 while it solves as expected with the CU12 version, using an NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell Generation Laptop GPU.
CUDA Error: /__w/cuopt/cuopt/cpp/src/barrier/sparse_cholesky.cuh:185:one or more resources are insufficient or non-applicable for the operation
CUDA Error: /__w/cuopt/cuopt/cpp/src/barrier/sparse_cholesky.cuh:205:one or more resources passed in are not valid resource types for the operation
Steps/Code to reproduce bug
Download a toy problem instance and decompress the file (also attached): https://github.com/ZIB-AOPT/QOBLIB/blob/main/05-sports/instances/Small/Addition_000_Small.xml.gz
Install cuopt-CU12:
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'libcuopt-cu12==26.8.*'
Install cuopt-CU13:
pip install --extra-index-url=https://pypi.nvidia.com 'libcuopt-cu13==26.8.*'
Invoke the bug under version CU13 (see attachments for mps file):
cuopt_cli /home/david/Downloads/Addition_000_Small.lp
Expected behavior
CU13 build should solve the instance, without resulting in the CUDA error described above.
Environment details (please complete the following information):
- Environment location: Bare-metal
- Method of cuOpt install: pip (NVIDIA package index)
cuopt-cu13==26.8.0,libcuopt-cu13==26.8.0(alsonvidia-cudss-cu13==0.7.1.6), version 26.8.0, git hash 400863c1, reports CUDA 13.3- OS: Ubuntu 24.04.4, x86_64, Python 3.12.3
- CPU: Intel Core Ultra 7 366H, 16 threads, 30.91 GiB RAM
- GPU: NVIDIA RTX PRO 500 Blackwell Generation Laptop GPU, compute capability 12.0 (sm_120), driver 580.173.02 (CUDA 13.0 driver), 6113 MiB VRAM (5.54 GiB usable per cuOpt)
Additional context
The MIP root seems to ignore --method (it always runs concurrent), so --method 1/--method 3 do not avoid the crash for MIPs. Perhaps a flag to disable concurrent solve could be added?
- Lenguaje dominante
- Cuda
- Estrellas
- 1.1k
- Forks
- 255
- Merge medio
- 1 d 11 h
- PR fusionados (30 d)
- 123
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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