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Understanding `CmdStanModel` Behavior with `os.fork`

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
operating-systems, performance

Direzione di ricerca

Inizia dall’interazione tra CmdStanModel.sample, cpp_options={"STAN_THREADS": True} e il percorso os.fork mostrato nel report. Riproduci i due casi con un esempio minimo funzionante, quindi confronta la pianificazione delle chain dopo il fork; il lavoro è completo quando la discrepanza è spiegata e qualsiasi modifica necessaria al comportamento o alla documentazione è coperta da un test di regressione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I've run into a somewhat odd (and likely edge-case) situation where CmdStanModel.sample behaves unexpectedly after a call to os.fork. I'm providing pseudocode now in the hopes that there is a fairly simple explanation, but happy to make a minimum working example if need be.

Say I run something structured like the following:

import os
from cmdstanpy import CmdStanModel

def run_job():
    # Compile the model
    mod = CmdStanModel(stanfile, cpp_options={"STAN_THREADS": True})
    
    # Run sampling on a detached child process
    pid = os.fork()
    if pid == 0:
        os.setsid()
        mod.sample(data = data, chains=4)
        os._exit()
    else:
        return pid

Even though my CPU has 32 cores, this will only run two chains at once--specifically, Chains 1 and 3 run, then Chains 2 and 4 run. If, however, I remove the cpp_options={"STAN_THREADS": True} kwarg, then everything behaves as expected: all chains sample in parallel.

Is there any immediate explanation for this discrepancy in behavior?

Lingua principale
Python
Stelle
198
Fork
81
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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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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