O-9: distarray global API -- array expressions with partially overlapping arrays (optional)
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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
- 20/100
- 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、部分的に重複する分散配列を組み合わせる式のセマンティクスを明確にします。これには、結果の分散方法と、どのノードが計算を実行するかが含まれます。望ましい動作を NumPy の機能と比較し、その後、通信と計算のトレードオフ、およびデコレータやコンテキストマネージャなどのユーザーによる制御方法を評価します。曖昧さが解消され、実装の方向性が定義されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Objective: The goal of this sub-task is to define the semantics for distributed array expressions with arrays that are not identically distributed.
Relevance: Supporting array expressions when the component arrays are not identically distributed will allow ODIN to more closely align with NumPy’s functionality, will improve overall usability, and will more closely conform to what is expected for users coming from a NumPy background (i.e. the principle of least surprise).
Description: When partially overlapping distributed arrays are combined in an expression whose result is another distributed array, certain ambiguities arise: how should the result array be distributed? What nodes are responsible for the computation? In which circumstances is communication more costly than computation, and what heuristics can be devised to help guide these decisions at runtime?
Given these ambiguities, allowing end-user control in some form is a possible option to pursue, whether it be via decorators, context managers, or other mechanisms provided by Python control flow structures.
- 主要言語
- Python
- スター
- 5
- フォーク
- 1
- 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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