Handling materialization of lazy arrays

オープン
#748 コメント 10 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

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
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
python

調査の方向性

まず Array.device と Array.to_device の Array API 定義を読み、続いて materialization に関する議論とリンクされた issue #689 を確認します。sparse、Dask、JAX について示されている要件を、提案されている 2 つの API アプローチと比較します。必要な API 設計についてコミュニティの決定に到達し、それを文書化できれば完了です。実装ファイルやテストは指定されていません。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

topic: Lazy/Graph

Background

Some colleagues and me were doing some work on sparse when we stumbled onto a limitation of the current Array API Standard, and @kgryte was kind enough to point out that it might have some wider implications than just sparse, so it would be prudent to discuss it with other relevant parties within the community before settling on an API design to avoid fragmentation.

Problem Statement

There are two notable things missing from the Array API standard today, which sparse, and potentially Dask, JAX and other relevant libraries might also need.

  • Support for storage formats.
    • In Dask, this might be the array metadata, such as the type of the inner array.
    • In sparse, this would be the format of the sparse array (CRS, CCS, COO, ...).
  • Support for lazy arrays/materialization
    • sparse/JAX might use this to build up kernels before running a computation
    • Dask might use this for un-computed arrays stored as a task graph.

Potential solutions

Overload the Array.device attribute and the Array.to_device method.

One option is to overload the objects returned/accepted by these to contain a device + storage object. Something like the following:

class Storage:
    @property
    def device(self) -> Device:
        ...

    @property
    def format(self) -> Format:
        ...

    def __eq__(self, other: "Storage") -> bool:
        """ Compatible if combined? """

    def __ne__(self, other: "Storage") -> bool:
        """ Incompatible if combined? """

class Array:
    @property
    def device(self) -> Storage:
        ...

    def to_device(self, device: Storage, ...) -> "Array":
        ...

To materialize an array, one could use to_device(default_device()) (possible after #689 is merged).

Advantages

As far as I can see, it's compatible with how the Array API standard works today.

Disadvantages

We're mixing the concepts of an execution context and storage format, and in particular overloading operators in a rather weird way.

Introduce an Array.format attribute and Array.to_format method.

Advantages

We can get the API right, maybe even introduce xp.can_mix_formats(...).

Disadvantages

Would need to wait till the 2024 revision of the standard at least.

Tagging potentially interested parties:

  • @jakirkham @tomwhite for Dask
  • @jakevdp for JAX
  • Please add anyone I missed
主要言語
Python
スター
281
フォーク
52
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

data-apis/array-api のほかの issue

data-apis/array-api の issue をすべて見る

似ている issue

Python の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。