Autotuning kernel launch parameters
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
- 領域
- hpc, performance
調査の方向性
まず experimental/src/cuda/tile_experimental/_autotuner.py と、samples/AttentionFMHA.py にあるその使用例を読みます。タイルサイズや occupancy エントリヒントなどの起動パラメータがどのように選択されるかを追跡し、そのうえで、配列サイズ、ハードウェア、アーキテクチャに対して候補の組み合わせをどのように評価すべきかを定義します。システムが現在のワークロードに適したパラメータの組み合わせを自動的に見つけて使用できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
There are often significant performance gains from e.g. increasing the tile size when a smaller type is used, or sometimes simply setting the entry hint occupancy=2 will have a big impact. It would be nice to be able to automatically find a good combination of parameters specific to the current array sizes, hardware, and arch.
See _autotuner.py with example usage in AttentionFMHA.py
- 主要言語
- Julia
- スター
- 90
- フォーク
- 13
- 平均マージ
- 4日 8時間
- マージ済み PR（30日）
- 19
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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