[FEA]: CUDA C or PTX Injection
まだ誰も着手していません。
評価
調査の方向性
test/test_bytecode.py と既存の CUBIN カーネル起動のカバレッジから始めて、外部でコンパイルされたカーネルが現在どのようにサポートされているかを理解します。メンテナーとともに、CUDA C/PTX の注入境界と API の動作について意図を定め、その後、埋め込みコードが Python で記述された cuTile カーネルと共存できることを示すテストを追加します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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?
Low (would be nice)
Please provide a clear description of problem this feature solves
According to the test_bytecode.py file, cuTile supports launching kernels provided in CUBIN format, which enables execution of CUDA C kernels compiled offline. However, this creates a strict separation between Python-authored cuTile kernels and CUDA C kernels. Users must choose one approach or the other, with no supported mechanism to combine them. As a result, it is difficult to reuse existing CUDA C or PTX code, or to optimize performance-critical regions within an otherwise Python-based cuTile kernel.
Feature Description
Add support for embedding or injecting CUDA C or PTX code into a Python-authored cuTile kernel. This would enable a hybrid programming model where most kernel logic is expressed in Python, while selected sections can be implemented in CUDA C or PTX for fine-grained performance tuning or access to low-level hardware features. This capability would improve cuTile's flexibility, allow reuse of existing CUDA C/PTX code, and make cuTile a more powerful tool for advanced CUDA kernel development.
Describe your ideal solution
Provide an API that allows directly inserting CUDA C or PTX instructions into a Python-authored cuTile kernel, analogous to asm volatile(...) in CUDA C. This API would act as a low-level escape hatch, enabling users to inline raw code at specific points in the kernel.
Describe any alternatives you have considered
No response
Additional context
No response
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
- 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
コントリビューションガイド
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。
NVIDIA/cutile-python のほかの issue
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 82/100
NVIDIA/cutile-python#105 · コメント 2 件 ·
-
bug status: needs-triage
難易度 3/5 1〜2日 初心者へのやさしさ 68/100
NVIDIA/cutile-python#102 ·
-
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 68/100
NVIDIA/cutile-python#101 ·
-
bug
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 45/100
NVIDIA/cutile-python#97 · コメント 1 件 ·
-
bug
難易度 4/5 3〜5日 初心者へのやさしさ 52/100
NVIDIA/cutile-python#96 · コメント 1 件 ·
NVIDIA/cutile-python の issue をすべて見る
似ている issue
-
essnmx good first issue
難易度 1/5 1時間未満 初心者へのやさしさ 95/100
-
[Feature] 奇物选择添加优先级 オープン
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 65/100
syfoud/Simulated_Scepter#174 ·
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
Giskard-AI/giskard-oss#2840 · コメント 1 件 ·
-
A claim comment carrying the issue number is silently declined while the workflow reports success オープンarea: repo bug perceived difficulty: 2
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 70/100
-
難易度 2/5 1〜3時間 初心者へのやさしさ 75/100
yeti-platform/yeti#1380 ·