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

[BUG]: FFT sample launches `Batch` blocks that each process the full batch

Đang mở
#102 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

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
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu trong samples/FFT.py tại cutile_fft(), xung quanh phép gán BS ở dòng 274 và lần khởi chạy grid ở dòng 315, sau đó đọc fft_kernel để theo dõi cách bid chọn tile của nó. Chạy mẫu FFT với cấu hình N=512 và batch=64 đã được báo cáo, đồng thời xác minh rằng đầu ra vẫn đúng về mặt số học trong khi khối lượng công việc của kernel và thời gian chạy tăng tuyến tính theo batch.

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

Mô tả

bug status: needs-triage
Version

1.5.0

Version

13.3

Describe the bug.

In samples/FFT.py, cutile_fft() sets the kernel constant BS to the full batch size (BS = x.shape[0], line 274) and also launches grid = (BS, 1, 1) (line 315). Inside fft_kernel every block loads a (BS, N*2//D, D) tile at index (bid, 0, 0) — i.e. every block loads and transforms the entire batch, then writes it out. The result is numerically correct, but the work is O(Batch²) instead of O(Batch), and the kernel spills registers / shared memory at modest batch sizes.

Expected: one block per batch item (or per fixed-size minibatch), with the grid sized Batch // BS, so cost scales linearly with batch.

Measured on a DGX Spark, N=512, batch=64, factors=(8,8,8), twiddles precomputed: kernel time 2376 µs -> 12 µs (~200x) after fixing the grid/BS relationship.

Contributing Guidelines
  • I agree to follow cuTile Python's contributing guidelines
  • I have searched the open bugs and have found no duplicates for this bug report
Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.2k
Fork
155
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

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/cutile-python

Tất cả issue của NVIDIA/cutile-python

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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