[BUG]: FFT sample launches `Batch` blocks that each process the full batch
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评估
- 难度
- 3/5
- 预计耗时
- 1-2 天
- 新手友好度
- 68/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- python
- 领域
- performance
调研方向
从 samples/FFT.py 中的 cutile_fft() 开始，查看第 274 行附近的 BS 赋值和第 315 行的 grid 启动，然后阅读 fft_kernel，跟踪 bid 如何选择其 tile。使用报告中的 N=512 和 batch=64 配置运行 FFT 示例，并验证输出仍保持数值正确，同时 kernel 工作量和计时随 batch 线性扩展。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Python
- 星标
- 2.2k
- 派生
- 155
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
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