GPU compatibility
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- backend, performance
Línea de trabajo
No se nombran archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza por mapear la ruta de aplicación de planes de la biblioteca C y sus dependencias de FFTW; después, evalúa si cuFFT y las demás operaciones de planes pueden admitir CUDA/CU arrays. Para darlo por terminado, debe estar definido un alcance compatible con GPU y debe existir una implementación validada para aplicar planes precalculados.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I wonder if it would be realistic and/or a goal to make the library GPU compatible. With that I mean only the crucial part of applying a pre-computed plan to a CUDA / CU Array.
This is probably a bit tricky in the c library. While the FFTW parts could probably be bound to the appropiate CUDA implementations (there is cuFFT), it would need adjustments for the other plans. Personally I have no experience with CUDA in C, but in Julia a bit and looked at the old pure version of the SH plans and it seemed at least plausible that this would be doable there, but maybe I also overlooked something.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 282
- Forks
- 27
- Merge medio
- 53 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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