[FEA] Add tests that verify vector loads are generated when expected
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- cpp
- Lĩnh vực
- performance, testing-qa
Hướng nghiên cứu
Không có tệp repository hoặc bài kiểm thử hiện có nào được nêu tên; hãy bắt đầu bằng cách xác định hạ tầng kiểm thử CUDA và đầu ra build được sử dụng với nvcc. Sử dụng việc kiểm tra SASS bằng cuobjdump, chẳng hạn như kiểm tra LDG.E.128.SYS, và xem xét cả các lệnh tải lẫn lưu vector; hoàn thành có nghĩa là bài kiểm thử xác minh đáng tin cậy các lệnh SASS vector mong đợi thay vì chỉ PTX.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Generating vector load instructions is important for performance.
However, the compiler can be very fussy about actually generating them.
For example, https://godbolt.org/z/sfdaj695P shows prototyping code where all versions of nvcc prior to 11.7 would generate a ld.global.v4.u32 as expected, but in 11.7 it generates 4x ld.global.u32. What's worse is that it checks the condition after each load, so they won't be coalesced.
It would be nice to have a simple test that verifies vector loads (or stores) are generated in code where we expect them to be generated.
We should be sure to verify that vector SASS instructions are generated (and not just PTX) as I've seen cases where PTX will have vector loads but SASS does not.
This could be as simple as using cuobjdump -sass a.out | grep LDG.E.128.SYS, but there's probably more clever ways to do it.
- Ngôn ngữ chính
- Cuda
- Star
- 671
- Fork
- 122
- Merge trung bình
- 4 ngày 19 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 10
Chuẩn bị môi trường
Khởi chạy dev container của dự án ngay trên trình duyệt, bằng tài khoản GitHub của bạn.
- 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/cuCollections
-
Add cuco::detail::stream_sync(cuda::stream_ref) to centralize CCCL version-specific API namingCó thể làm lại được @0z5a đã nhận 25 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 74/100
NVIDIA/cuCollections#840 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
nvidia-runners
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 25/100
NVIDIA/cuCollections#853 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
topic: performance type: feature request
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 35/100
NVIDIA/cuCollections#817 · 7 bình luận · 1 reaction ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
good first issue P2: Nice to have type: improvement
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
NVIDIA/cuCollections#805 · 4 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[FEA] Add MPSC/MPMC concurrent queueCó thể làm lại được @sleeepyjack đã nhận 264 ngày trước và không có pull request nào đang mở. Đang mởtype: feature request
NVIDIA/cuCollections#791 · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của NVIDIA/cuCollections
Issue tương tự
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
type/automation type/performance
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Permissioned transactions fetch each entity once per tx-step, producing huge permission-check queriesCó thể đã có người làm @verveguy đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
yandex/perforator#124 ·
-
is_bf16_supported() picks emulated bf16 on T4 (sm75) GPU: VGGT-Omega loses memory-efficient SDPA and OOMs at 8 frames; fp16 runs 48Có thể đã có người làm @HashirNauman đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100