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[FEA]: NVSHMEM Support

Ouverte
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@aterrel y travaille déjà.

Depuis le 10/12/2025.

Évaluation

Cette issue n'a pas encore été évaluée.

Description

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
Langage dominant
Python
Étoiles
2.2k
Forks
155
Métriques de merge des PR
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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