CUDA Kernels

対象ディレクトリ

• src/kineticEQ/cuda_kernel/

compile.py

JIT ローダとして以下が提供される。

• load_explicit_fused
• load_implicit_fused
• load_gtsv
• load_lo_blocktridiag
• load_implicit_AA

BGK1D1V kernels

explicit_fused/

• explicit 一歩更新を fused 化
• binding は CUDA tensor かつ torch.float64 を要求

implicit_fused/

• moments_n_nu_T
• build_system_from_moments
• binding は CUDA tensor かつ torch.float64 を要求

gtsv/

• cuSPARSE gtsv2StridedBatch wrapper
• batched 三重対角系の solve / workspace サイズ問い合わせを提供

lo_blocktridiag/

• HOLO の LO 系で用いる 3x3 block-tridiagonal solver
• CUDA tensor 上で block system を解く

implicit_AA/

• implicit Picard 用 Anderson Acceleration
• float32 / float64 の両方を受理するが、主経路が float64 を要求するため実運用上は float64 が標準
• cuSOLVER を用いた Gram 系解法と補助 kernel を含む

BGK2D2V kernels

• BGK2D2V/explicit_2d2v/ に CUDA 実装が存在する
• ただし現行 registry へは接続されていないため、トップレベル API では未使用である

実務上の注意

• fused binding は dtype・device・contiguous 条件を厳密に検査する。
• JIT ビルドは TORCH_EXTENSIONS_DIR の影響を受ける。
• 運用上の安定性は float64 前提で評価すべきである。