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[FEA]: Generalize autotuning to dynamically generated kernels

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
python
Área
backend, performance

Línea de trabajo

Empieza leyendo el punto de entrada exhaustive_search y el uso de _TimingCandidate descritos en el issue; después, sigue el flujo de cómo las configuraciones generan actualmente kernels, grids, hints y argumentos. El trabajo estará completo cuando exhaustive_search pueda admitir kernels y argumentos generados a partir de cada configuración, preservando el comportamiento existente de kernels fijos y los candidatos de autotuning.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

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

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Additional context

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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
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

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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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