Error in getgraph when graph is on gpu
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 38/100
- issue の種類
- バグ
- 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、提供された Julia スクリプトを実行し、報告されているパッケージバージョンを使って getgraph(g, 1) と getgraph(g |> gpu, 1) を比較します。getgraph のエントリポイントと、エラーに示されている GPU ブロードキャストを追跡します。GPU 呼び出しが報告されているカーネルコンパイル失敗なしに完了し、既存の動作が維持されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Running the following script
using Flux
using GraphNeuralNetworks
n = m = d = N = 10
g = Flux.batch([rand_graph(n, m, ndata=rand(d, n)) for i in 1:N])
getgraph(g, 1)
getgraph(g |> gpu, 1)
results in the following error message for the last call:
LoadError: GPU compilation of kernel broadcast_kernel(CUDA.CuKernelContext, CUDA.CuDeviceVector{Bool, 1}, Base.Broadcast.Broadcasted{Nothing, Tuple{Base.OneTo{Int64}}, typeof(in), Tuple{Base.Broadcast.Extruded{CUDA.CuDeviceVector{Int64, 1}, Tuple{Bool}, Tuple{Int64}}, CUDA.CuRefValue{Vector{Int64}}}}, Int64) failed
KernelError: passing and using non-bitstype argument
Argument 4 to your kernel function is of type Base.Broadcast.Broadcasted{Nothing, Tuple{Base.OneTo{Int64}}, typeof(in), Tuple{Base.Broadcast.Extruded{CUDA.CuDeviceVector{Int64, 1}, Tuple{Bool}, Tuple{Int64}}, CUDA.CuRefValue{Vector{Int64}}}}, which is not isbits:
.args is of type Tuple{Base.Broadcast.Extruded{CUDA.CuDeviceVector{Int64, 1}, Tuple{Bool}, Tuple{Int64}}, CUDA.CuRefValue{Vector{Int64}}} which is not isbits.
.2 is of type CUDA.CuRefValue{Vector{Int64}} which is not isbits.
.x is of type Vector{Int64} which is not isbits.
I am on Julia 1.7.2, Flux version 0.12.9 and GraphNeuralNetworks 0.3.14.
Edit: Also error with GNN 0.4.0 and Flux 0.13.0
Am I missing something?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 309
- フォーク
- 74
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
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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