ci: build and test Paddle custom operator with CUDA
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 52/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 静か
調査の方向性
.github/workflows/test_cuda.yml と .github/workflows/test_python.yml から始め、次に source/tests/pd/test_border_op.py と source/op/pd/comm.cc を調べて、Paddle CUDA に不足しているカバレッジを理解します。完了条件は、CI または手動の GPU 構成で Paddle custom operator を CUDA とともにビルドし、border-op CPU-branch テストと関連する source/op/pd/ テストを実行することです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
The Paddle border-op CPU-branch regression (source/tests/pd/test_border_op.py) cannot fail in any current CI pipeline:
.github/workflows/test_cuda.ymlsetsDP_ENABLE_PADDLE: "0"at workflow level, so both GPU jobs build without Paddle..github/workflows/test_python.ymlinstalls Paddle from the cpu nightly index.copy_local_tensor_datain source/op/pd/comm.cc is compiled only underGOOGLE_CUDA/TENSORFLOW_USE_ROCM.
Net effect: no configuration builds Paddle with CUDA, so the operator path touched by #5832 is neither compiled nor executed in CI. A regression to an unconditional gpuMemcpy would go undetected.
Proposal: add a CI configuration (or a manual/GPU workflow) that builds the Paddle custom operator with CUDA so the test_border_op_self_copy_uses_cpu_place CPU-branch test and the rest of source/op/pd/ get real coverage.
Related: #5832
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.1k
- フォーク
- 654
- 平均マージ
- 3日 10時間
- マージ済み PR（30日）
- 13
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
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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