State of GPU support
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning, performance
Direzione di ricerca
Inizia esaminando gli Issues correlati a GPU array e differenziazione automatica citati nella discussione, quindi esegui l’esempio Julia mostrato con CUDA, KernelFunctions, SEKernel, kernelmatrix e CUDA.allowscalar(false). Il lavoro è completato quando l’esempio funziona con un input CUDA array e viene documentato un percorso chiaro per procedere con il supporto GPU.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I wanted to ask for an overview of the current state of GPU support of this package. It appears as though there are several issues related to whether the package works nicely on the GPU (i.e. with GPU arrays as inputs) and several proposed solutions, but getting KernelFunctions.jl to work on the GPU seems to be delayed by other things breaking, like AD.
I was wondering whether a clear path forward is already emerging. Since I've done some GPU work before, I'd be happy to help getting this package work on the GPU.
For what I mean by GPU support, at least the following should be possible:
using CUDA, KernelFunctions
CUDA.allowscalar(false)
x = CUDA.rand(16)
k = SEKernel()
kernelmatrix(k, x)
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 276
- Fork
- 42
- Merge medio
- 19h
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
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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