Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

[BUG]: MemcpyNode.update() rejects stream-captured memcpy nodes

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#2,649 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

@Andy-Jost đang làm issue này rồi.

Từ ngày 24/9/2026.

  • #3029 của @Andy-Jost — đang mở

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
72/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
tooling

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với _is_supported_memcpy_descriptor trong cuda_core/cuda/core/graph/_subclasses.pyx và tái hiện ví dụ bắt stream của GraphBuilder. Theo dõi cách các descriptor CU_MEMORYTYPE_UNIFIED được MemcpyNode.update() xử lý. Được xem là hoàn tất khi memcpy một chiều đã được bắt chấp nhận node.update(size=32) mà không phát sinh NotImplementedError, với coverage cho trường hợp tái hiện này.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

triage
Is this a duplicate?
  • I confirmed there appear to be no duplicate issues for this bug and that I agree to the Code of Conduct
Type of Bug

Runtime Error

Component

cuda.core

Describe the bug

MemcpyNode.update() raises NotImplementedError on every memcpy node produced by stream capture. Buffer.copy_from and Buffer.copy_to lower to cuMemcpyAsync, which the driver records with CU_MEMORYTYPE_UNIFIED on both operands, and _is_supported_memcpy_descriptor in cuda_core/cuda/core/graph/_subclasses.pyx admits only CU_MEMORYTYPE_HOST and CU_MEMORYTYPE_DEVICE. Capturing a GraphBuilder is the primary way to build a graph in cuda.core, so update() is unavailable on most memcpy nodes a user ends up holding.

How to Reproduce
from cuda.core import Device
from cuda.core.graph import MemcpyNode

dev = Device()
dev.set_current()
stream = dev.create_stream()
src = dev.memory_resource.allocate(64, stream=stream)
dst = dev.memory_resource.allocate(64, stream=stream)
stream.sync()

builder = dev.create_graph_builder().begin_building()
dst.copy_from(src, stream=builder)
builder.end_building()

node = next(n for n in builder.graph_definition.nodes() if isinstance(n, MemcpyNode))
node.update(size=32)

Output:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 16, in <module>
  File "cuda/core/graph/_subclasses.pyx", line 874, in cuda.core.graph._subclasses.MemcpyNode.update
NotImplementedError: updating multidimensional, pitched, offset, or array-backed memcpy nodes is not supported
Expected behavior

node.update(size=32) should replace the copy size. The descriptor the driver recorded for this node is one-dimensional, unpitched and unoffset, so none of the reasons given in the error apply to it.

Operating System

Ubuntu 26.04 LTS

nvidia-smi output
Sun Aug 16 21:24:13 2026       
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 595.84                 Driver Version: 595.84         CUDA Version: 13.2     |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce RTX 3050 ...    Off |   00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   62C    P8              4W /   35W |      66MiB /   4096MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |                  N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|    0   N/A  N/A            6822      G   /usr/bin/gnome-shell                      1MiB |
|    0   N/A  N/A         1071386      G   /app/libexec/stremio/stremio              1MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
Ngôn ngữ chính
Cython
Star
3.4k
Fork
334
Merge trung bình
1 ngày 19 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
130

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của NVIDIA/cuda-python

Tất cả issue của NVIDIA/cuda-python

Issue tương tự

Thêm issue về DevTools

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.