Feature request: vectorized finite difference evaluation
评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 冷清
- 技术栈
- julia
- 领域
- performance
调研方向
首先阅读现有的 FiniteDiff 和 AutoFiniteDiff API，以及 issue 中手动向量化的 GPU 使用场景。确定 dims 参数应如何表示逐行有限差分切向量，以及输出形状应如何映射到 Jacobian。完成的标准是，通用化的 API 可以通过一次函数调用执行向量化求值。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I have an implicit function that is extremely expensive to evaluate. However, it is fully GPU parallelized, in that if a matrix is provided, then each row is evaluated in parallel. For this particular function, the output is a matrix of size = (something, number of rows)
Doing finite differences through this is then easily parallelizable by making each row be a finite difference "tangent" (sorry if I'm misusing that word), so that the full Jacobian can be constructed in one single function evaluation as opposed to many evaluations.
I am doing this now manually, but it would be nice if this functionality could be generalized into FiniteDiff. perhaps a dims argument could be provided to AutoFiniteDiff specifying the dimension about which the evaluation is vectorized (in my case across the rows, so dims=1).
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 305
- 派生
- 42
- 平均合并
- 24 分钟
- 30 天内合并 PR
- 2
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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