Qualify the transverse edge's host reads on GPU builds (CUDA, HIP, Metal)
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 12/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- performance
Direzione di ricerca
Start with the transverse-edge parity tests in tests/backends/test_transverse_backends.py and the CPU/MLX paths they exercise. The work needs a CUDA and a HIP build of solprop-native, which a newcomer probably cannot run, and it may mean moving edge reductions into the native memory space. Done means the parity tests pass on GPU builds and host-transfer cost is measured against SEP 40 §7.7's 2 % budget.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
SEP 40 (PR #71) has every backend read the free-space transverse edge on the host. The native device builds (CUDA, HIP) and mlx copy their state to the host at each read, and with a requested SpatialAbsorber collar at every committed step. Both paths are compiled and tested against numpy_ref on the CPU and on MLX's Metal device, but neither is qualified on a GPU.
Wanted
- Run the transverse-edge parity tests (
tests/backends/test_transverse_backends.py) on a CUDA and a HIP build ofsolprop-native. - Measure the host transfers per read and per collar step on production free-space sizes.
- If the transfers cost more than SEP 40 §7.7's 2 % on a clean run, move the edge's reductions (face shares, ramp ledger, collar strip and inward current) into the native memory space, as the boundary monitor's temporal sums already are.
Related: the GPU tracker #367.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 3
- Fork
- 3
- Merge medio
- 8h 14m
- PR unite (30g)
- 151
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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