Memory related issues with OpenMP + OneDAL and OpenMP + Scikit-learn
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 32/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- c, scikit-learn
- Domaine
- performance
Piste de recherche
Commencez par inspecter memory.c, en vous concentrant sur les chemins d’allocation et de désallocation des tampons ainsi que sur leurs verrous. Reproduisez le problème avec les paramètres de compilation OpenBLAS signalés lors de l’exécution de DBScan ou KMeans, puis vérifiez que l’avertissement mémoire et la mauvaise désallocation ne se produisent plus.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
OneDAL: When build with OpenBLAS with OpenMP backend and running DBScan, it throws memory related error as follows:
OpenBLAS warning: precompiled NUM_THREADS exceeded, adding auxiliary array for thread metadata.
To avoid this warning, please rebuild your copy of OpenBLAS with a larger NUM_THREADS setting
or set the environment variable OPENBLAS_NUM_THREADS to 32 or lower
BLAS : Bad memory unallocation! : 576 0xff4e09000000
OpenBLAS Build Command (OneDAL): make USE_OPENMP=1
Scikit-learn: When build with OpenBLAS with NUM_PARALLEL>=30 (I am trying to modify OpenBLAS and it requires to use NUM_PARALLEL=30) and using KMeans it throws similar memory related error as above
OpenBLAS Build Command (Scikit-learn): make USE_OPENMP=1 NUM_PARALLEL=30
I suspect this is happening because of how locks are used around buffer allocation and de-allocation in memory.c. I am not able to find the exact cause and would love to have some help from the community in resolving it.
- Langage dominant
- C
- Étoiles
- 7.6k
- Forks
- 1.7k
- Merge moyen
- 1 j 8 h
- PR mergées (30 j)
- 48
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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