[Bug] Using `QuantizedTensor` on CPU causes a `RecursionError`
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách chạy bản tái hiện NVFP4Quantizer được cung cấp, sau đó theo dõi các đường dispatch và dequantization trong pytorch/quantized_tensor.py, pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py và pytorch/tensor/storage/nvfp4_tensor_storage.py. Công việc được hoàn tất khi việc áp dụng xq_cpu + 0 sau khi chuyển tensor đã lượng tử hóa sang CPU không còn gây ra RecursionError.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Describe the bug
Trying to use an QuantizedTensor with certain Pytorch ops, after having moved it to cpu causes a RecursionError.
Steps/Code to reproduce bug
import torch
from transformer_engine.pytorch import NVFP4Quantizer
x = torch.randn(128, 128, device="cuda")
q = NVFP4Quantizer()
xq = q(x)
xq_cpu = xq.cpu()
xq_cpu + 0
will cause:
Traceback (most recent call last):
File "/workspace/repro.py", line 9, in <module>
xq_cpu + 0
~~~~~~~^~~
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 806, in __torch_dispatch__
return super().__torch_dispatch__(func, types, args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 804, in __torch_dispatch__
args = tree_map(maybe_unwrap, args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1578, in tree_map
return treespec.unflatten(map(func, *flat_args))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1313, in unflatten
leaves = list(leaves)
^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 772, in maybe_unwrap
return arg.dequantize()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 444, in dequantize
return _FromNVFP4Func.apply(self, dtype)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/autograd/function.py", line 625, in apply
return super().apply(*args, **kwargs) # type: ignore[misc]
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/storage/nvfp4_tensor_storage.py", line 58, in forward
cuda_tensor = tensor.to(device=torch.device("cuda"))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 806, in __torch_dispatch__
return super().__torch_dispatch__(func, types, args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 804, in __torch_dispatch__
args = tree_map(maybe_unwrap, args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1578, in tree_map
return treespec.unflatten(map(func, *flat_args))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1313, in unflatten
leaves = list(leaves)
^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 772, in maybe_unwrap
return arg.dequantize()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 445, in dequantize
return _FromNVFP4Func.forward(None, self, dtype)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/storage/nvfp4_tensor_storage.py", line 58, in forward
cuda_tensor = tensor.to(device=torch.device("cuda"))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 806, in __torch_dispatch__
return super().__torch_dispatch__(func, types, args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 804, in __torch_dispatch__
args = tree_map(maybe_unwrap, args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1578, in tree_map
return treespec.unflatten(map(func, *flat_args))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1313, in unflatten
leaves = list(leaves)
^^^^^^^^^^^^
[...]
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 772, in maybe_unwrap
return arg.dequantize()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 445, in dequantize
return _FromNVFP4Func.forward(None, self, dtype)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/storage/nvfp4_tensor_storage.py", line 58, in forward
cuda_tensor = tensor.to(device=torch.device("cuda"))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 806, in __torch_dispatch__
return super().__torch_dispatch__(func, types, args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 804, in __torch_dispatch__
args = tree_map(maybe_unwrap, args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1578, in tree_map
return treespec.unflatten(map(func, *flat_args))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1313, in unflatten
leaves = list(leaves)
^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 772, in maybe_unwrap
return arg.dequantize()
^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 445, in dequantize
return _FromNVFP4Func.forward(None, self, dtype)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/storage/nvfp4_tensor_storage.py", line 58, in forward
cuda_tensor = tensor.to(device=torch.device("cuda"))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/tensor/nvfp4_tensor.py", line 806, in __torch_dispatch__
return super().__torch_dispatch__(func, types, args, kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/transformer_engine/pytorch/quantized_tensor.py", line 804, in __torch_dispatch__
args = tree_map(maybe_unwrap, args)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1576, in tree_map
leaves, treespec = tree_flatten(tree, is_leaf=is_leaf)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/torch/utils/_pytree.py", line 1485, in tree_flatten
treespec = helper(tree, leaves)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RecursionError: maximum recursion depth exceeded
I noticed this when trying to use torch.testing.assert_close on a tensor quantized with NVFP4Quantizer and a custom implementation of NVFP4 quantization.
Expected behavior
xq_cpu + 0 should not cause RecursionError.
Environment overview (please complete the following information)
- Environment location: [Docker]
- Method of Transformer Engine install: [build from source].
Environment details
Should be irrelevant.
Device details
Should be irrelevant.
Additional context
n/a.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 3.6k
- Fork
- 862
- Merge trung bình
- 4 ngày 21 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 62
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của NVIDIA/TransformerEngine
-
[Bug] group_quantize_fp8_blockwise: mbarrier invalidated before other threads finish waiting on itĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3647 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[PyTorch] fp8_cs_quantize fake implementation returns a vector inverse scale instead of a scalarCó thể làm lại được @sanjana658 đã nhận 8 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
NVIDIA/TransformerEngine#3636 · 2 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[Bug] Backend selection picks FA3 for training with head_dim_qk=192 / v_head_dim=128, but FA3 backward cannot run itCó thể làm lại được @modelpath-dev đã nhận 42 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởattention
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
NVIDIA/TransformerEngine#3481 · 4 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Increase MAX_TENSOR_NUMĐang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
NVIDIA/TransformerEngine#2189 · 7 bình luận · 5 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
bug
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 30/100
NVIDIA/TransformerEngine#3689 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/TransformerEngine
Issue tương tự
-
docs: the dev-setup table and AGENTS.md name the reviewed_by guard that CI's Changelog job runsĐang mởarea: tools documentation good first issue ready for a contributor
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
eyalgolan/statecraft-israel#873 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Add cover art to song rowsĐang mởenhancement
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 5 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày