JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
Errors with certain simple for loop
- Vorherrschende Sprache
- Julia
- Sterne
- 789
- Forks
- 73
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Depending on how the index ranges are specified, there are a few cases in which I get unexpected errors.
For example, I am getting errors on something like this:
```julia
using LoopVectorization
a = zeros(3,2)
N = 2
@turbo thread=true for i in 1:1, j in 1:N
a[i,j] += 1.0
end
```
```julia
ERROR: MethodError: no method matching vmul_nw(::Int64)
```
The following also errors:
```julia
v = zeros(3)
N1 = 1
N2 = 3
@turbo thread=true for i in 1:N2, j in 1:N1
v[i,j] += 1.0
end
```
```julia
ERROR: BoundsError: attempt to access 1-element Vector{Any} at index [2]
```
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Beginne damit, die beiden Julia-Reproduktionen aus dem Issue mit LoopVectorization auszuführen, und vergleiche die Fehler für die verschiedenen Indexbereiche. Verfolge die Verarbeitung der @turbo-Schleife, die zu vmul_nw(::Int64) und dem Vector{Any} BoundsError führt; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn beide Beispiele ohne Fehler ausgeführt werden.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- julia
- Bereich
- performance
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100