More memory allocated after update to Julia 1.6.1
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 32/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- julia
- 领域
- performance
调研方向
在 Julia 1.5.4 和 1.6.1 下运行提供的 BenchmarkTools 示例，并使用 ForwardDiff.hessian!，比较内存分配和执行时间。确定回归问题出在 ForwardDiff v0.10.18 还是 Julia 升级；建立了可复现的解释或修复方案即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I'm trying to figure out why a code of mine allocates twice the amount of memory and takes twice as long after updating to 1.6.1 (from 1.5.4). One of the lines thats allocating more memory (according to the profile) is the call to ForwardDiff.hessian!. I haven't managed to reproduce this in an MWE, however, this simple code
using ForwardDiff
using BenchmarkTools
using LinearAlgebra
f(C,ε) = (C*ε)⋅ε
ε = rand(6)
C = rand(6,6)
@btime ForwardDiff.hessian!(out, x->f($C,x), $ε) setup=(out = DiffResults.HessianResult(ε))
also results in more memory being allocated on 1.6.1
----------------
1.5
----------------
3.191 μs (12 allocations: 8.28 KiB)
----------------
1.6
----------------
3.973 μs (11 allocations: 13.31 KiB)
Any ideas what could cause that. That difference is not as large as the one I see in the profiler (there it's about 7 times more memory allocation for 1.6) though.
Version: ForwardDiff v0.10.18
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 1k
- 派生
- 162
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
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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