JuliaParallel / JuliaParallel/DistributedArrays.jl

localindices methods in conflict with SharedArrays

Đang mở
#194 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Julia
Star
205
Fork
34
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

It seems like there is a conflict between localindices method between SharedArrays and DistributedArrays. Please, see the REPL output below.

10:46:39 $ julia-1.0
_
_ _ _(_)_ | Documentation: https://docs.julialang.org
(_) | (_) (_) |
_ _ _| |_ __ _ | Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
| | | | | | |/ _` | |
| | |_| | | | (_| | | Version 1.0.2 (2018-11-08)
_/ |\__'_|_|_|\__'_| | Official https://julialang.org/ release
|__/ |

julia> using SharedArrays

julia> SharedArrays.
SharedArray include range_1dim shm_unlink
SharedMatrix indexpids sa_refs shmem_fill
SharedVector init_loc_flds sdata shmem_rand
_shm_mmap_array initialize_shared_array shared_pids shmem_randn
eval localindices shm_mmap_array sub_1dim
finalize_refs print_shmem_limits shm_open
julia> using DistributedArrays
WARNING: using DistributedArrays.localindices in module Main conflicts with an existing identifier.

help?> SharedArrays.localindices
localindices(S::SharedArray)

Returns a range describing the "default" indices to be handled by the current process. This range should
be interpreted in the sense of linear indexing, i.e., as a sub-range of 1:length(S). In multi-process
contexts, returns an empty range in the parent process (or any process for which indexpids returns 0).

It's worth emphasizing that localindices exists purely as a convenience, and you can partition work on the
array among workers any way you wish. For a SharedArray, all indices should be equally fast for each
worker process.

help?> DistributedArrays.localindices
localindices(d)

A tuple describing the indices owned by the local process. Returns a tuple with empty ranges if no local
part exists on the calling process.

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

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.

Hướng nghiên cứu

Tái hiện cảnh báo trong REPL của Julia 1.0.2 bằng cách tải SharedArrays rồi DistributedArrays theo thứ tự đó. So sánh các phương thức localindices được export và các dạng giá trị trả về được ghi trong tài liệu của chúng, sau đó xác định hành vi API tương thích và thêm hoặc cập nhật một bài kiểm thử hồi quy cho thấy cả hai package đều có thể được sử dụng mà không có identifier không rõ ràng.

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

Đánh giá

Công nghệ
julia
Lĩnh vực
distributed-systems
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

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