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Add support for TBB introspection and set_num_thread

Aperta
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#43 4 commenti 1 reazione 0 assegnatari Vedi su GitHub

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
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
backend

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

enhancement

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
3g 7h
PR unite (30g)
6

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

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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