[Bug] unitrace -q produces no metrics unless the result is printed
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Área
- cli, performance, tooling
Línea de trabajo
Comienza ejecutando el mm.py PyTorch XPU reproducer del issue con unitrace -q, primero sin print(z) y después con él, y compara los informes. Rastrea el punto de entrada de unitrace utilizado por ese comando y la ruta de generación de informes de métricas; el trabajo estará terminado cuando la carga de trabajo produzca una sección Device #x Metrics con contenido sin imprimir el resultado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
unitrace -q does not produce hardware metrics report for a simple PyTorch XPU workload unless the result is printed.
Environment
- OS: Ubuntu 24.04
- Driver:
64290D8E349F41730D761F4 - Level Zero: 1.28.6
- Device: Intel(R) Arc(TM) Pro B70 Graphics
- PyTorch:
2.13.0+xpu - pti-gpu commit:
c71e8316e19bb5316157b9046d877b5eff0e262c - unitrace version:
2.4.0 (c71e8316e19bb5316157b9046d877b5eff0e262c) intel-metrics-discovery:1.14.188intel-metrics-library:1.0.231
Reproducer
import torch
x = torch.rand(1024, 1024, device="xpu")
z = x @ x
# Uncommenting this line makes unitrace produce metrics:
# print(z)
Run:
. /opt/intel/oneapi/setvars.sh
unitrace -q python mm.py
Actual behavior
Without the print statement, the command exits successfully but print only Device Timing Summary section. It does not print Device #x Metrics, e.g.
=== Device Timing Summary ===
Total Execution Time (ns): 1153914201
After uncommenting print(z) the same command produces populated device timing and hardware metrics.
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 276
- Forks
- 73
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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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