Detect the Apple Accelerate/vecLib runtime
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- numpy, python
- Área
- backend, performance
Línea de trabajo
Start by reading the library’s existing BLAS detection and tests; the issue does not name specific files. Reproduce the empty threadpoolctl output with NumPy linked to Accelerate on macOS, then determine whether detection can identify the implementation even when its thread count is unavailable. Done means NumPy or SciPy using Accelerate is reported, with coverage on a macOS runner; an open pull request already addresses this issue.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It is now possible to install numpy, scipy... with a BLAS implementation that links to the macOS Accelerate library via conda-forge:
But at the moment, threadpoolctl does not recognize this BLAS implementation. I tested the following on a macOS/M1 machines:
mamba create -n accelerate numpy "libblas=*=*accelerate" threadpoolctl
mamba activate accelerate
python -m threadpoolctl -i numpy
[]
Output of mamba list:
# packages in environment at /Users/ogrisel/mambaforge/envs/accelerate:
#
# Name Version Build Channel
bzip2 1.0.8 h3422bc3_4 conda-forge
ca-certificates 2022.12.7 h4653dfc_0 conda-forge
libblas 3.9.0 16_osxarm64_accelerate conda-forge
libcblas 3.9.0 16_osxarm64_accelerate conda-forge
libcxx 15.0.7 h75e25f2_0 conda-forge
libffi 3.4.2 h3422bc3_5 conda-forge
libgfortran 5.0.0 12_2_0_hd922786_31 conda-forge
libgfortran5 12.2.0 h0eea778_31 conda-forge
liblapack 3.9.0 16_osxarm64_accelerate conda-forge
libsqlite 3.40.0 h76d750c_0 conda-forge
libzlib 1.2.13 h03a7124_4 conda-forge
llvm-openmp 16.0.0 h7cfbb63_0 conda-forge
ncurses 6.3 h07bb92c_1 conda-forge
numpy 1.24.2 py311h60f8152_0 conda-forge
openssl 3.1.0 h03a7124_0 conda-forge
pip 23.0.1 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
python 3.11.0 h3ba56d0_1_cpython conda-forge
python_abi 3.11 3_cp311 conda-forge
readline 8.2 h92ec313_1 conda-forge
setuptools 67.6.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
threadpoolctl 3.1.0 pyh8a188c0_0 conda-forge
tk 8.6.12 he1e0b03_0 conda-forge
tzdata 2023b h71feb2d_0 conda-forge
wheel 0.40.0 pyhd8ed1ab_0 conda-forge
xz 5.2.6 h57fd34a_0 conda-forge
Even if we cannot detect the number of threads it would be helpful to detect that numpy and/or scipy rely on Accelerate.
For CI purposes, we could probably leverage Cirrus CI to gain access to macOS/arm64 machines. Alternatively we could try with the standard macOS/x86_64 CI on Azure.
EDIT: GitHub Actions now also has macOS M1 runners by default.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 434
- Forks
- 38
- Merge medio
- 2 d 14 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
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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