[BUG]: SMResource.split() dry_run=True fails with cuDevSmResourceSplit when smCount is non-zero
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@leofang já está trabalhando nisso.
Desde 8/9/2026.
Avaliação
Esta issue ainda não foi avaliada.
Descrição
[BUG]: SMResource.split() dry_run=True fails with cuDevSmResourceSplit when smCount is non-zero
Type of Bug
Runtime Error
Component
cuda.core
Describe the bug
SMResource.split(..., dry_run=True) always raises an exception on devices using the general cuDevSmResourceSplit API path (CUDA 13.x, _can_use_structured_sm_split()=True), silently causing the greenContext sample to fail.
Root cause: _split_with_general_api passes result=NULL to cuDevSmResourceSplit while groupParams[i].smCount is non-zero. Per the CUDA driver API docs, result=NULL is only valid in discovery mode (smCount=0). Passing result=NULL with non-zero smCount causes the driver to return CUDA_ERROR_INVALID_RESOURCE_CONFIGURATION.
How to Reproduce
Found while running the new cuda_core example samples against the CI GPU pool in PR #2266 - Migrating cuda-python samples from cuda-samples.
CI failure on H100 NVL (132 SMs, sm_90, CUDA 13.3):
[Green Context Sample using CUDA Core API]
Device: NVIDIA H100 NVL
Compute Capability: sm_90
Total SMs: 132
Min. SM partition size: 8
SM co-scheduled alignment: 8
Error: could not find an SM split that the driver accepts on this device (total SMs=132, min_partition_size=8).
The driver enforces architecture-specific alignment rules beyond min_partition_size; try passing an explicit --split.
Internally, _driver_accepts_split calls sm.split(SMResourceOptions(count=(112, 16)), dry_run=True), which hits _split_with_general_api → cuDevSmResourceSplit(result=NULL, smCount=[112,16]) → exception swallowed by except Exception: return False → all split candidates return False → _find_working_split returns None → sys.exit(1).
System information
- GPU: NVIDIA H100 NVL, sm_90, 132 SMs
- CUDA: 13.3.0 (local)
- Driver: 596.36 (kernel-mode)
- Python: 3.14t (free-threaded)
- Linguagem predominante
- Cython
- Estrelas
- 3.4k
- Forks
- 329
- Merge médio
- 1d 15h
- PRs com merge (30d)
- 112
Preparar o ambiente
Primeiros passos
- Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
- Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
- Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
- Abra um pull request que referencie o número da issue.
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