Add support for TBB introspection and set_num_thread
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Nadie ha tomado este issue todavía.
- #47 de @jeremiedbb — cerrado sin fusionar
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 30/100
Línea de trabajo
Start by reading the TBB detection and thread-count control entry points in threadpoolctl, then reproduce the reported setup with NumPy and MKL_THREADING_LAYER=TBB. The issue asks for TBB introspection and set_num_thread support; done means the reported configuration is detected and its thread count can be controlled. Pull request #47 was closed without being merged, and the issue has had no recent activity.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
It's possible to get a CI env with Threading Building Blocks as follows. At the moment threadpoolctl cannot detect TBB loaded by MKL itself loaded by numpy when MKL_THREADING_LAYER=TBB is set:
$ conda create -n numpy-tbb numpy tbb
$ conda activate numpy-tbb
$ MKL_THREADING_LAYER=TBB python -c "import numpy; from pprint import pprint; from threadpoolctl import threadpool_info; pprint(threadpool_info())"
[{'filepath': '/home/ogrisel/miniconda3/envs/mkl-threading-layer/lib/libmkl_rt.so',
'internal_api': 'mkl',
'num_threads': 2,
'prefix': 'libmkl_rt',
'user_api': 'blas',
'version': '2019.0.4'}]
- 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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