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ciflow/trunk/186922: Reject TMA descriptor in combo kernels with shared XBLOCK

↗ Quelle (GitHub · github.com)
🗣️ Stimme:
🐙
$ git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git

In combo kernels without per_subkernel_blocks (the default), all

sub-kernels share a single XBLOCK value. When one sub-kernel has

xnumel=1, the shared XBLOCK is forced to 1 via the constants dict.

If a sibling sub-kernel generates a TMA tensor descriptor with XBLOCK

as the innermost block dimension, the resulting 1-element block

(e.g. 1 * 4 = 4 bytes for float32) violates the TMA 16-byte minimum.


The fix rejects TMA in are_block_parameters_compatible() when the

kernel is a combo sub-kernel with shared blocks and the innermost

block is XBLOCK with min_block_size > 1, since the actual XBLOCK

value cannot be guaranteed to satisfy TMA constraints.


Test Plan:


Added test_tma_descriptor_combo_kernel_shared_xblock which enables TMA

and combo_kernels, then runs a multi-output mean reduction that creates

a combo kernel with a full-reduce sub-kernel (xnumel=1) alongside

per-row sub-kernels.


CODE
python -m pytest test/inductor/test_torchinductor.py -xvs -k test_tma_descriptor_combo_kernel_shared_xblock

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8

Vollständiger Original-Bericht
Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf github.com.
↗ Original-Artikel auf github.com lesen
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