status of sparse arrays support on gpu
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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
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando la PR #66 e le PR di CUDA.jl referenziate, #1380 e #1285, per comprendere il lavoro attuale sugli array sparsi e su graph_type=:sparse. Confronta l’implementazione con gli ultimi aggiornamenti di CUDA; il lavoro è completato quando il supporto GPU di prima classe per graph_type=:sparse è stato ripristinato o aggiornato.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Once https://github.com/JuliaGPU/CUDA.jl/pull/1380 is merged, we should be able to have first-class support for the graph_type=:sparse. Therefore PR #66 should be revamped with latest cuda updates.
We should also keep an eye on https://github.com/JuliaGPU/CUDA.jl/pull/1285
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 310
- Fork
- 74
- Merge medio
- 6g 18h
- PR unite (30g)
- 1
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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