kernels benchmark does not support XPU
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Evaluación
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Descripción
Description
Expected the XPU to be discovered and used for benchmarking for kernels that have XPU versions.
Steps to reproduce
# Will open PR to add kernels[xpu] soon
uv pip install --index https://download.pytorch.org/whl/xpu "torch==2.12+xpu"
uv pip install "kernels[benchmark]"
source .venv/bin/activate
kernels benchmark kernels-community/flash-attn2 --version 1
Traceback (most recent call last):
File "/dan/projects/kernels/.venv/bin/kernels", line 10, in <module>
sys.exit(main())
^^^^^^
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/cli/__init__.py", line 87, in main
args.func(args)
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/cli/__init__.py", line 165, in run_benchmark
benchmark.run_benchmark(
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/cli/benchmark.py", line 751, in run_benchmark
results, kernel_sha = run_benchmark_script(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/cli/benchmark.py", line 650, in run_benchmark_script
results, kernel_sha = run_benchmark_class(
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/cli/benchmark.py", line 501, in run_benchmark_class
setup_fn()
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/kernels/benchmarks/attention.py", line 75, in setup_large
self.q = torch.randn(B, S, H, D, device="cuda", dtype=torch.float16)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/dan/projects/kernels/.venv/lib/python3.12/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 484, in _lazy_init
raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
Expected behavior
Measure performance.
Environment
- kernels 0.15.2
- python 3.12.13
- torch 2.12.0+xpu
- triton-xpu 3.7.1
- Linux
Additional context
No response
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 783
- Forks
- 143
- Merge medio
- 1 d 15 h
- PR fusionados (30 d)
- 64
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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