OpenCL interoperability does not work on CUDA machine

Offen

#267 erstellt am 22.4.2024 1 Kommentar 1 Reaktion 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

Dieses Issue hat noch niemand übernommen.

Bewertung

Schwierigkeit: 3/5
Geschätzter Aufwand: 1-2 Tage
Anfängerfreundlichkeit: 48/100

Issue-Typ: Bug
Klarheit: Größtenteils klar
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: python
Bereich: backend

Rechercherichtung

Beginne mit den Backend-Prüfungen in arrayfire/opencl.py um Zeile 107 und sieh dir die auskommentierte Reproduktion in tests/simple/interop.py um Zeile 82 an. Führe diesen Interoperabilitätstest auf einer Linux-CUDA-Maschine aus und vergleiche get_backend() mit get_active_backend(); abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die OpenCL-Interoperabilität ohne den gemeldeten Fehler funktioniert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

On (Linux) CUDA machine, the backend returned by af.get_backend() remains at unified even if the backend is correctly set as OpenCL. af.get_active_backend() correctly returns OpenCL as the backend, but since the interoperability functions use different way to check the backend, an error is output (see https://github.com/arrayfire/arrayfire-python/blob/master/arrayfire/opencl.py#L107). Commenting all those instances fixes the issue. The (commented) tests reproduce this error, i.e. https://github.com/arrayfire/arrayfire-python/blob/master/tests/simple/interop.py#L82

Note that this wasn't an issue on a (Windows) AMD machine, where OpenCL is the default backend.

Vorherrschende Sprache: Python
Sterne: 422
Forks: 63
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Mehr aus arrayfire/arrayfire-python

[Question] [Feature Request] __matmul__, Internal Type Hinting Offen

Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100

arrayfire/arrayfire-python#271 · Erstellt am 13.6.2025
Unwrap phase function Offen

Schwierigkeit 5/5 Über eine Woche Anfängerfreundlichkeit 25/100

arrayfire/arrayfire-python#270 · Erstellt am 17.2.2025
`dtype` parameter, and `from_ndarray` crash Offen

Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 35/100

arrayfire/arrayfire-python#269 · Erstellt am 08.10.2024
af.features.Features crashes when its __del__ method is called Offen

Schwierigkeit 4/5 3-5 Tage Anfängerfreundlichkeit 38/100

arrayfire/arrayfire-python#268 · 1 Kommentar · Erstellt am 20.9.2024
Small bug in info_str if selected device number is >= 1 Offen

Schwierigkeit 3/5 1-2 Tage Anfängerfreundlichkeit 45/100

arrayfire/arrayfire-python#266 · Erstellt am 15.4.2024

Alle Issues in arrayfire/arrayfire-python