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[FEA]: NVSHMEM Support

Abierto
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@aterrel ya está trabajando en esto.

Desde el 10/12/2025.

Evaluación

Este issue todavía no se ha evaluado.

Descripción

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

New Feature

How would you describe the priority of this feature request?

Critical (currently preventing usage)

Please provide a clear description of problem this feature solves

Is NVSHMEM integration planned for cuTile? Lack of NVSHMEM support prevents kernels from performing fine-grained, in-kernel communication, limiting compute–communication overlap.

Feature Description

Support to NVSHMEM device APIs (e.g. nvshmemx_putmem_block)

Describe your ideal solution

@ct.kernel
def vector_add(a, b, remote_c, tile_size: ct.Constant[int], pe: ct.Constant[int]):
# Get the 1D pid
pid = ct.bid(0)

# Load input tiles
a_tile = ct.load(a, index=(pid,), shape=(tile_size,))
b_tile = ct.load(b, index=(pid,), shape=(tile_size,))

# Perform elementwise addition
result = a_tile + b_tile

# Store result using NVSHMEM
ct. nvshmemx_putmem_block(remote_c, result, index=(pid,), pe=pe)
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
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.2k
Forks
155
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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