JuliaGPU/CUDA.jl

CUDA kernel launches should use their own RNG

Geschlossen

#2.417 geöffnet am 14.06.2024

Auf GitHub ansehen
 (2 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Julia (274 Forks)batch import
cuda kernelsenhancementgood first issue

Repository-Metriken

Stars
 (1.408 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (Durchschn. Merge 5T 5h) (16 gemergte PRs in 30 T)

Beschreibung

It's surprising that launching kernels affects the default one.

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die aktuelle Implementierung des Zufallszahlengenerators (RNG) in CUDA.jl, insbesondere wie Kernel Starts mit dem Standard RNG interagieren. Sieh dir das RNG Modul im Repository an (wahrscheinlich src/random.jl oder ähnlich). Schlage ein Design für einen kernel spezifischen RNG vor, der den globalen RNG nicht beeinflusst. Berücksichtige bestehende PRs oder Kommentare in verwandten Issues.
Tech Stack
Keine
Domain
backend
Issue Type
Fehler
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
Keine
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
60