Tests are very brittle on low memory cards
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
Inizia con il test RayleighTiming e i fallimenti di cuda_malloc nella suite di test inclusa nel repository; prima riproduci il fallimento sulla scheda da 1 GB segnalata. Il lavoro è completato quando la suite viene eseguita senza modifiche su una scheda con una quantità ragionevole di memoria ridotta, le risoluzioni dei test vengono scelte in base alla memoria disponibile fino a un massimo e i test esistenti continuano a superare l’esecuzione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I'm working with a 1Gb card (Quadro FX 3800, if it matters) and the test
suite fails (cuda_malloc, unsurprisingly) when I attempt to run it as it's
currently checked in on HEAD. RayleighTiming, at least, fails, as it
defaults to trying a 384^2 x 192 grid, which I can't allocate. Easily fixed
by modifying the test, but I think that the test should probably run
unmodified on any reasonable card.
One simple change I can see would be querying the card for available memory,
and then running each test at a resolution that fills most of the available
memory (up to some maximum.) If you are amenable to this change, I'm happy
to make it for you, in fact.
Original issue reported on code.google.com by [email protected] on 13 May 2010 at 10:01
- Lingua principale
- Cuda
- Stelle
- 6
- Fork
- 2
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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