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Host JIT segfaults compiling @oneapi in a loop over a tuple of functions

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  • #685 di @maleadt — integrata

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
48/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
julia
Ambito
backend

Direzione di ricerca

Start with the reproducer in the issue: compare the host function’s loop over (max, min) using @oneapi launch=false with the single-launch and top-level-loop cases that work. Then inspect the @oneapi expansion and host compilation path; the report identifies LLVM’s LazyCallGraph as the crash site. Done means the reproducer no longer segfaults, including with launch=false.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Compiling a host function that launches a kernel inside a loop over a tuple of functions segfaults Julia's JIT, in LLVM's LazyCallGraph while optimizing the host module. It happens with launch=false too, so it's the host code around @oneapi, not the kernel.

using oneAPI
k(dst, op) = (@inbounds dst[1] = op(dst[1], Int16(1)); return)
function f()
    for op in (max, min)
        d = oneArray(zeros(Int16, 1))
        kern = @oneapi launch=false k(d, op)
        println(kern)
    end
end
f()

[3624266] signal 11 (1): Segmentation fault
in expression starting at seg7.jl:10
_ZN4llvm13LazyCallGraph4Node12populateSlowEv at .../libLLVM.so.18.1jl (unknown line)
_ZN4llvm13LazyCallGraph12buildRefSCCsEv at .../libLLVM.so.18.1jl (unknown line)
_ZN4llvm33ModuleToPostOrderCGSCCPassAdaptor3runERNS_6ModuleERNS_15AnalysisManagerIS1_JEEE at .../libLLVM.so.18.1jl (unknown line)
run at julia/src/pipeline.cpp:741
operator() at julia/src/jitlayers.cpp:1459
addModule at julia/src/jitlayers.cpp:2043
jl_compile_codeinst_now at julia/src/jitlayers.cpp:626
jl_compile_method_internal at julia/src/gf.c:3528
ijl_apply_generic at julia/src/gf.c:4214
  • oneAPI 2.9.2 (registered), Julia 1.12.7; also with Julia 1.13.0 (LLVM 20).
  • A single launch with max in the same kind of function works, as does the loop at top level.
  • The same code with CUDA.jl (@cuda launch=false) works, so this looks specific to what @oneapi expands to.
  • Iris Xe (i7-1165G7), Linux.
Lingua principale
Julia
Stelle
217
Fork
37
Merge medio
1g 7h
PR unite (30g)
33

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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