Optimized decompression for specific matrix types
@gdalle ci sta già lavorando.
Dal 3/10/2024.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 30/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- data, performance
Direzione di ricerca
Inizia leggendo il percorso di decompressione SparseMatrixCSC esistente per la modalità :direct, quindi esamina le issue correlate #65 e #44. La direzione proposta consiste nel decomprimere in un buffer SparseMatrixCSC e copiare in altri tipi di matrice, ma i tipi di matrice supportati e i criteri di completamento devono ancora essere decisi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
At the moment, our only optimized decompression is for SparseMatrixCSC in :direct mode: we store a vector of compressed_indices such that nonzeros(A) = vec(B)[compressed_indices].
We can probably find a similar optimization for :substitution mode.
What do we want to do for other matrix types, like:
- the ones from
LinearAlgebra:Bidiagonal,Tridiagonal,Symmetric, etc. - BandedMatrices.jl, BlockBandedMatrices.jl
It would be rather tiring to find optimal decompression methods for each of these. My proposal (as a first step) would be to always have a SparseMatrixCSC buffer into which we decompress, and then copy the A_buffer::SparseMatrixCSC into A::SomeWeirdMatrix.
Essentially, it's easier to implement fast copy from SparseMatrixCSC than fast decompression.
Related:
- #65
- #44
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 46
- Fork
- 14
- Merge medio
- 6h 30m
- PR unite (30g)
- 2
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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