State of GPU support
まだ誰も着手していません。
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
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- julia
調査の方向性
まず、議論で参照されている GPU array と自動微分に関連する Issues を確認し、次に CUDA、KernelFunctions、SEKernel、kernelmatrix、CUDA.allowscalar(false) を使って示されている Julia の例を実行してください。CUDA array の入力で例が動作し、GPU サポートに向けた明確な進め方が文書化されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I wanted to ask for an overview of the current state of GPU support of this package. It appears as though there are several issues related to whether the package works nicely on the GPU (i.e. with GPU arrays as inputs) and several proposed solutions, but getting KernelFunctions.jl to work on the GPU seems to be delayed by other things breaking, like AD.
I was wondering whether a clear path forward is already emerging. Since I've done some GPU work before, I'd be happy to help getting this package work on the GPU.
For what I mean by GPU support, at least the following should be possible:
using CUDA, KernelFunctions
CUDA.allowscalar(false)
x = CUDA.rand(16)
k = SEKernel()
kernelmatrix(k, x)
- 主要言語
- Julia
- スター
- 276
- フォーク
- 42
- 平均マージ
- 3日 12時間
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
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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