JuliaGPU/CUDA.jl

Option for deterministic sparse matrix vector multiplication

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#1607 aperta il 30 set 2022

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Descrizione

I would like to request deterministic sparse matrix vector multiplications. Essentially, the following code should always return the same result:

using CUDA
using Random

Random.seed!(546784)

A = cu(sprand(Float64, 1000, 1000, 0.6))
x = cu(rand(Float64, 1000))

y1 = A * x
y2 = A * x

maximum(abs.(y2 - y1))

A similar issue is #938.

What I found out so far

We need to use CUSPARSE_SPMV_COO_ALG2 or CUSPARSE_SPMV_CSR_ALG2. This will probably be related to changing the argument algo of mv!(): https://github.com/JuliaGPU/CUDA.jl/blob/33a71872b0aebe13f8210229e1265b779f90b78e/lib/cusparse/generic.jl#L112-L113

Unfortunately, the algorithm information seems to get lost in the wrapper function: https://github.com/JuliaGPU/CUDA.jl/blob/99f962abb8296e36f58963c80a4b52cc116e6560/lib/cusparse/interfaces.jl#L6-L9

The wrapper seems to be used for implementing the operators: https://github.com/JuliaGPU/CUDA.jl/blob/99f962abb8296e36f58963c80a4b52cc116e6560/lib/cusparse/interfaces.jl#L38-L60

The remaining question for the maintainers is now: Where do we pass in the algorithm?

Guida contributor

Direzione di ricerca
Il problema richiede la moltiplicazione deterministica matrice sparsa vettore utilizzando CUSPARSE SPMV COO ALG2 o CUSPARSE SPMV CSR ALG2. Il codice rilevante si trova in lib/cusparse/generic.jl (la funzione mv!) e lib/cusparse/interfaces.jl (le implementazioni del wrapper e dell'operatore). I manutentori devono decidere come passare la scelta dell'algoritmo attraverso l'interfaccia. Un possibile approccio è aggiungere un parametro opzionale a mv! e al wrapper, quindi esporlo nei metodi dell'operatore.
Tech stack
Nessuno
Dominio
api
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
3
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-2 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
JuliaCUDA
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
30