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[BUG]: FFT sample launches `Batch` blocks that each process the full batch

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
68/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python
領域
performance

調査の方向性

samples/FFT.py の cutile_fft() で、274 行目付近の BS の代入と 315 行目の grid の起動から始め、次に fft_kernel を読んで bid がどのように自身の tile を選択するかを追跡します。報告されている N=512 および batch=64 の構成で FFT サンプルを実行し、kernel の処理量と実行時間が batch に対して線形にスケールする一方で、出力が数値的に正しいままであることを検証します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

bug status: needs-triage
Version

1.5.0

Version

13.3

Describe the bug.

In samples/FFT.py, cutile_fft() sets the kernel constant BS to the full batch size (BS = x.shape[0], line 274) and also launches grid = (BS, 1, 1) (line 315). Inside fft_kernel every block loads a (BS, N*2//D, D) tile at index (bid, 0, 0) — i.e. every block loads and transforms the entire batch, then writes it out. The result is numerically correct, but the work is O(Batch²) instead of O(Batch), and the kernel spills registers / shared memory at modest batch sizes.

Expected: one block per batch item (or per fixed-size minibatch), with the grid sized Batch // BS, so cost scales linearly with batch.

Measured on a DGX Spark, N=512, batch=64, factors=(8,8,8), twiddles precomputed: kernel time 2376 µs -> 12 µs (~200x) after fixing the grid/BS relationship.

Contributing Guidelines
  • I agree to follow cuTile Python's contributing guidelines
  • I have searched the open bugs and have found no duplicates for this bug report
主要言語
Python
スター
2.2k
フォーク
155
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

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