Optimized decompression for specific matrix types
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
- 領域
- data, performance
調査の方向性
まず、:direct モード用の既存の SparseMatrixCSC 展開パスを読み、その後、関連する issue #65 と #44 を確認してください。提案されている方向性は、SparseMatrixCSC バッファーに展開してから他の行列型にコピーすることですが、サポートする行列型と完了基準については、まだ決める必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
At the moment, our only optimized decompression is for SparseMatrixCSC in :direct mode: we store a vector of compressed_indices such that nonzeros(A) = vec(B)[compressed_indices].
We can probably find a similar optimization for :substitution mode.
What do we want to do for other matrix types, like:
- the ones from
LinearAlgebra:Bidiagonal,Tridiagonal,Symmetric, etc. - BandedMatrices.jl, BlockBandedMatrices.jl
It would be rather tiring to find optimal decompression methods for each of these. My proposal (as a first step) would be to always have a SparseMatrixCSC buffer into which we decompress, and then copy the A_buffer::SparseMatrixCSC into A::SomeWeirdMatrix.
Essentially, it's easier to implement fast copy from SparseMatrixCSC than fast decompression.
Related:
- #65
- #44
- 主要言語
- Julia
- スター
- 46
- フォーク
- 14
- 平均マージ
- 6時間 30分
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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