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

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

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#5,077 2 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
32/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
c, scikit-learn
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách kiểm tra memory.c, tập trung vào các đường dẫn cấp phát và giải phóng buffer cũng như các lock của chúng. Tái hiện vấn đề với các thiết lập build OpenBLAS đã được báo cáo trong khi chạy DBScan hoặc KMeans, sau đó xác minh rằng cảnh báo bộ nhớ và việc giải phóng sai không còn xảy ra.

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

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
C
Star
7.6k
Fork
1.7k
Merge trung bình
1 ngày 6 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
46

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 OpenMathLib/OpenBLAS

Tất cả issue của OpenMathLib/OpenBLAS

Issue tương tự

Thêm issue về C

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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