JIT issues when using jupyter notebook

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评估

难度
4/5
预计耗时
3-5 天
新手友好度
35/100
Issue 类型
缺陷
描述清晰度
需要澄清
活跃度
停滞
技术栈
anaconda, jupyter-notebook, python, ubuntu
领域
backend, hpc

调研方向

首先在报告的 Jupyter 和 IPython 环境中复现 af.gaussian_kernel(128,128,5,5),然后通过 arrayfire/image.py 和 arrayfire/util.py 跟踪该故障,直到 src/backend/cuda/jit.cpp。完成的标准是:在报告的设置下,该调用能够在 Jupyter 中正常工作,并且 CUDA JIT 错误已被理解或得到阻止。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

Hi, after updating to the latest arrayfire jupyter notebook seems to have a problem with af.gaussian_kernel() function. Standard ipython works without a problem but in notebook the call ends up with:

RuntimeError                          Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-e9e47878ee5a> in <module>()
----> 1 lala = af.gaussian_kernel(128,128,5,5)

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/image.py in gaussian_kernel(rows, cols, sigma_r, sigma_c)
    778     safe_call(backend.get().af_gaussian_kernel(c_pointer(out.arr),
    779                                                c_int_t(rows), c_int_t(cols),
--> 780                                                c_double_t(sigma_r), c_double_t(sigma_c)))
    781     return out
    782 

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/arrayfire/util.py in safe_call(af_error)
     77         err_len = c_dim_t(0)
     78         backend.get().af_get_last_error(c_pointer(err_str), c_pointer(err_len))
---> 79         raise RuntimeError(to_str(err_str))
     80 
     81 def get_version():

RuntimeError: In function std::vector<char> cuda::compileToPTX(const char*, std::string)
In file src/backend/cuda/jit.cpp:

I tried complete reinstall of python, cleaned any personal settings in .local .bashrc .config and installed completely new anaconda. Still whatever I do I cant get it to run

NOTE: af.constant() function works without problem
SYSTEM: ubuntu 17.10; CUDA 9-2; arrayfire v3.6 binary; arrayfire-python git master

主要语言
Python
星标
422
派生
63
PR 合并指标
30 天内没有已合并 PR

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