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

Freeing memory from a finalizer waits for the GPU

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#717 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
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
48/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
julia
Lĩnh vực
backend, performance

Hướng nghiên cứu

Start with the finalizer and free policy in src/pool.jl, then read the GC workaround in test/execution.jl ("freeing memory may wait for the stream on some stacks"). Compare DEFER_FREE behavior on the rolling stack with the LTS stack's policy limitations described in the issue. Done means finalizer cleanup avoids the reported GPU wait and deadlock on each supported stack, with tests covering memory reclamation.

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

Mô tả

performance

Freeing memory from a finalizer waits for all GPU work in the process. The finalizer of an array that isn't sub-allocated (device memory over 1 MiB, and all shared and host memory) frees it with zeMemFreeExt and the BLOCKING_FREE policy (src/pool.jl). Our kernels declare indirect access, so NEO considers every allocation in use by every kernel, and the free waits until everything submitted so far has executed, not only the work using that buffer.

That stalls whatever thread happens to collect garbage, and deadlocks when the GPU work waits for a task on that thread. The test suite already works around it by disabling GC while a kernel waits on the host (test/execution.jl, "freeing memory may wait for the stream on some stacks").

Measured on an Iris Xe (NEO 26.35), with a ~1 s kernel running on another task's stream, and the release triggered from a finalizer on thread 1 (medians of 7):

release blocks the collecting thread launch on another thread
device array, 4 KiB (sub-allocated) 0.02 ms 0.15 ms
device array, 64 MiB 863 ms 0.15 ms
shared array, 4 KiB / 64 MiB 861 / 861 ms 0.14 / 0.16 ms
host array, 4 KiB / 64 MiB 861 / 865 ms 0.14 / 0.16 ms
zeMemFree without a policy 857 ms 0.17 ms
zeMemFreeExt with DEFER_FREE 0.03 ms 0.15 ms
busy ZeImmediateCommandList 902 ms –
modules, kernels, queues, lists, events, fences ≤ 0.1 ms –

With the stream waiting on an event that a task on thread 1 signals, collecting a host array (3/3), a 64 MiB shared array (3/3) or a 64 MiB device array (2/3) on that thread hangs until a watchdog signals the event.

Unlike with CUDA (JuliaGPU/CUDA.jl#3318), launches on other threads aren't held up, and only memory frees and the busy immediate-list drain wait. So rather than deferring every release, it should be enough to free with DEFER_FREE on the rolling stack. NEO keeps deferred allocations on a list that it only processes on a later free, so reclaiming memory needs to trigger one. The LTS stack reportedly doesn't honor the free policies (see the comment in src/pool.jl), so there the blocking free, and the unbounded synchronize_all_streams before it, would have to move out of the finalizer instead.

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
218
Fork
36
Merge trung bình
1 ngày 6 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
57

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.