Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

BLAS-1 methods pass reversed views to oneMKL with a negative increment

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#712 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
74/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Đặc tả rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Start in lib/mkl/linalg.jl and lib/mkl/wrappers_blas.jl; compare the BLAS-1 methods and pointer/increment handling with LinearAlgebra's vec_pointer_stride behavior described in the issue. Check how non-contiguous multidimensional arrays reach these wrappers and where they can fall back to GPUArrays implementations. Done means reversed views and non-contiguous arrays produce correct results without writing outside the view; use the examples in the issue to verify.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

The BLAS-1 methods in lib/mkl/linalg.jl (norm, dot, BLAS.asum, axpy!, axpby!, rmul!, rotate!, reflect!) forward any oneStridedArray to the wrappers in lib/mkl/wrappers_blas.jl, which pass pointer(x) with incx = stride(x, 1). With a reversed view, that increment is negative and the results are silently wrong:

using oneAPI, LinearAlgebra
x = oneArray(Float32[3, 4]); r = view(x, 2:-1:1); y = oneArray(Float32[1, 2])

norm(r)                    # 4.0, expected 5.0
dot(r, y)                  # 8.0, expected 10.0
LinearAlgebra.BLAS.asum(r) # 4.0, expected 7.0
axpy!(1f0, r, copy(y))     # [1, 6], expected [5, 5]
rmul!(r, 2f0); x           # [3, 8], expected [6, 8]

BLAS routines that accept a negative increment walk the vector backwards from its lowest address, while the pointer of a reversed view points at its first logical element, so they read and write the wrong memory.

The methods also accept non-contiguous arrays with more than one dimension, and the wrappers then treat them as length(x) elements with stride stride(x, 1). That gives wrong results and writes outside the view:

M = rand(Float32, 3, 2); dM = oneArray(M)
norm(view(dM, 1:2, :)) ≈ norm(M[1:2, :])   # false
rmul!(view(dM, 1:2, :), 2f0)               # scales M[3, 1] instead of M[2, 2]

LinearAlgebra handles negative strides in its BLAS wrappers: vec_pointer_stride passes the pointer to the lowest address together with the signed increment, and nrm2, asum and scal use abs(stride(x, 1)), since the order doesn't matter for them. The wrappers should only take strided vectors or dense arrays, with other arrays falling back to the GPUArrays implementations. The storage-level mul! has a similar problem for gemv and friends, which is #700.

Same issue in CUDA.jl: JuliaGPU/CUDA.jl#3410.

Reproduced with oneAPI.jl 2.9.2 on an Iris Xe, Julia 1.12.7. The BLAS-1 methods and wrappers are unchanged on main.

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
217
Fork
37
Merge trung bình
1 ngày 7 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
45

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của JuliaGPU/oneAPI.jl

Tất cả issue của JuliaGPU/oneAPI.jl

Issue tương tự

Thêm issue về Julia

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.