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Memory related issues with OpenMP + OneDAL and OpenMP + Scikit-learn

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
32/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
c, scikit-learn
Domínio
performance

Direção de pesquisa

Comece inspecionando memory.c, concentrando-se nos caminhos de alocação e desalocação de buffers e em seus locks. Reproduza o problema com as configurações de build do OpenBLAS relatadas enquanto executa DBScan ou KMeans e, em seguida, verifique se o aviso de memória e a desalocação incorreta não ocorrem mais.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

OneDAL: When build with OpenBLAS with OpenMP backend and running DBScan, it throws memory related error as follows:
OpenBLAS warning: precompiled NUM_THREADS exceeded, adding auxiliary array for thread metadata. To avoid this warning, please rebuild your copy of OpenBLAS with a larger NUM_THREADS setting or set the environment variable OPENBLAS_NUM_THREADS to 32 or lower BLAS : Bad memory unallocation! : 576 0xff4e09000000

OpenBLAS Build Command (OneDAL): make USE_OPENMP=1

Scikit-learn: When build with OpenBLAS with NUM_PARALLEL>=30 (I am trying to modify OpenBLAS and it requires to use NUM_PARALLEL=30) and using KMeans it throws similar memory related error as above

OpenBLAS Build Command (Scikit-learn): make USE_OPENMP=1 NUM_PARALLEL=30

I suspect this is happening because of how locks are used around buffer allocation and de-allocation in memory.c. I am not able to find the exact cause and would love to have some help from the community in resolving it.

Linguagem predominante
C
Estrelas
7.6k
Forks
1.7k
Merge médio
1d 6h
PRs com merge (30d)
46

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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