Add support for TBB introspection and set_num_thread
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
- #47 di @jeremiedbb — chiusa senza merge
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 30/100
Direzione di ricerca
Start by reading the TBB detection and thread-count control entry points in threadpoolctl, then reproduce the reported setup with NumPy and MKL_THREADING_LAYER=TBB. The issue asks for TBB introspection and set_num_thread support; done means the reported configuration is detected and its thread count can be controlled. Pull request #47 was closed without being merged, and the issue has had no recent activity.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
It's possible to get a CI env with Threading Building Blocks as follows. At the moment threadpoolctl cannot detect TBB loaded by MKL itself loaded by numpy when MKL_THREADING_LAYER=TBB is set:
$ conda create -n numpy-tbb numpy tbb
$ conda activate numpy-tbb
$ MKL_THREADING_LAYER=TBB python -c "import numpy; from pprint import pprint; from threadpoolctl import threadpool_info; pprint(threadpool_info())"
[{'filepath': '/home/ogrisel/miniconda3/envs/mkl-threading-layer/lib/libmkl_rt.so',
'internal_api': 'mkl',
'num_threads': 2,
'prefix': 'libmkl_rt',
'user_api': 'blas',
'version': '2019.0.4'}]
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 434
- Fork
- 38
- Merge medio
- 2g 14h
- PR unite (30g)
- 8
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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