oneMKL potrf on GPU reports the failing column relative to its 32-column panel
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 55/100
Línea de trabajo
Start with the onemkl<T>potrf shim and the LinearAlgebra.LAPACK.potrf! changes referenced in #754; compare the raw oneMKL info with the failing diagonal entry in the reproducer. Check the existing @test_broken coverage and add a focused regression test for the affected GPU types. Done means the reported failure column is correct, with a raw-shim test retaining coverage of oneMKL's behavior if a workaround is added.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
On the GPU, oneMKL's potrf returns the wrong info when the matrix stops being positive definite after column 32. This is oneMKL 2026.1, through oneAPI_Support_jll 0.11.0, on an Intel Data Center GPU Max 1100.
- Real types get the column's position inside its 32-column panel, i.e.
(j - 1) % 32 + 1. - Complex types get
panel * 1024 + position.
Columns 1 to 32 are reported correctly. The shim onemkl<T>potrf returns computation_error::info() unchanged, so the wrong value comes from oneMKL itself, not from oneAPI.jl.
Reproducer
using oneAPI, LinearAlgebra
using oneAPI: Support, sycl_queue, global_queue
n, j = 100, 50
G = randn(n, n); S = Matrix(Hermitian(G * G' / n + n * I)); S[j, j] = -1
A = oneMatrix(S)
q = sycl_queue(global_queue(oneAPI.context(A), oneAPI.device(A)))
lw = Support.onemklDpotrf_scratchpad_size(q, 'L', n, n)
Support.onemklDpotrf(q, 'L', n, A, n, oneVector{Float64}(undef, lw), lw) # returns 18, expected 50
Observed values for an HPD matrix with A[j, j] = -1. Results are the same for 'L' and 'U'.
| type | n | j | info |
|---|---|---|---|
| Float32 / Float64 | 50 | 17 | 17 |
| Float32 / Float64 | 50 | 33 | 1 |
| Float32 / Float64 | 100 | 50 | 18 |
| Float32 / Float64 | 100 | 100 | 4 |
| Float32 / Float64 | 257 | 257 | 1 |
| ComplexF32 / ComplexF64 | 100 | 50 | 1042 |
| ComplexF32 / ComplexF64 | 100 | 97 | 3073 |
| ComplexF32 / ComplexF64 | 257 | 254 | 7198 |
In every case the factor itself still follows LAPACK potf2. The first diagonal entry that is not a finite positive number is exactly column j, so a caller can recover the right column from the diagonal. getrf's info is correct. The environment variables OverrideDefaultFP64Settings and IGC_EnableDPEmulation make no difference.
Impact. cholesky, issuccess and isposdef only check whether info is nonzero, so they are unaffected. Only the exact column number is wrong, for example in a PosDefException. #754 makes LinearAlgebra.LAPACK.potrf! return info and marks these cases @test_broken.
Possible handling
- Report the bug to Intel, which is the real fix.
- Optionally work around it in Julia: when
info > 0, take the first non-positive diagonal entry as the column. This costs one small diagonal copy on the failure path only, since the shim already synchronizes. If you prefer to carry a workaround, a separate test on the raw shim would keep tracking the oneMKL bug.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 218
- Forks
- 36
- Merge medio
- 1 d 6 h
- PR fusionados (30 d)
- 65
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.
Más de JuliaGPU/oneAPI.jl
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 43/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
JuliaGPU/oneAPI.jl#750 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
performance
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
libraries upstream
Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 22/100
JuliaGPU/oneAPI.jl#703 · 2 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
ci
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
JuliaGPU/oneAPI.jl#663 · 1 reacción ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Todos los issues de JuliaGPU/oneAPI.jl
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
MagneticResonanceImaging/MRIReco.jl#332 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 62/100
chalk-lab/Mooncake.jl#1423 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 1/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100
WaterLily-jl/WaterLily.jl#376 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
JuliaData/XLSX.jl#484 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
docs: unresolved [`compare_fits_Sigma_table`](@ref) in diagnostics.jl docstring renders as a 404 link (dev/diagnostics → ./@ref)Posiblemente ocupada Un pull request vinculado a esta issue está abierto o ya se fusionó. Abiertodocs
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 70/100