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[FEA]: NVSHMEM Support

Aperta
#10 1 commento 1 reazione 1 assegnatario Vedi su GitHub

@aterrel ci sta già lavorando.

Dal 10/12/2025.

Valutazione

Questa issue non è ancora stata valutata.

Descrizione

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

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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
Lingua principale
Python
Stelle
2.2k
Fork
155
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

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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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