JuliaGPU / JuliaGPU/ArrayFire.jl
Feature Request: Extend Base.LinAlg functions
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 207
- Fork
- 33
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
For numerical linear algebra it would be very useful to extend the implementations of `Base.LinAlg.scale!` and `Base.LinAlg.axpy!` etc. Right now, everything goes back to the implementation for AbstractArrays (which is terribly slow).
What I'm looking for is, for example:
```
using ArrayFire
using Base.Test
a = map(Float32,randn(128,128,128));
ad = AFArray(a)
t1d = Array( Base.LinAlg.axpy!(Float32(1.2),ad,ad) )
t1 = Base.LinAlg.axpy!(Float32(1.2),a ,a )
t2d = Array( Base.LinAlg.scale!(ad,Float32(2.3)))
t2 = Base.LinAlg.scale!(a, Float32,2.3))
@test_approx_eq t1 t1d
@test_approx_eq t2 t2d
```
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Gli entry point indicati sono Base.LinAlg.scale! e Base.LinAlg.axpy!, confrontando AFArray con il comportamento di AbstractArray. Inizia individuando come queste operazioni vengono sottoposte a dispatch per AFArray ed esegui il confronto 128×128×128 fornito. Il lavoro è completato quando i risultati di AFArray corrispondono ai risultati degli array ordinari per entrambe le operazioni.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- backend, performance
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 35/100