JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
@turbo not doing LoopVectorization on Float64
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 789
- Forks
- 73
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
Seems to fail for Float64 and AbstractFloat but works for real and more general types.
Also, should it be able to work on structs as in the X1 example at the bottom.
```
X = randn(50_000_000)
float64( x::Float64 ) = sin(x)
abs_float( x::AbstractFloat ) = sin(x)
real( x::Real ) = sin(x)
any( x::Any ) = sin(x)
@turbo float64.(X) # LoopVectorization.check_args` on your inputs failed; running fallback `@inbounds @fastmath` loop instead
@turbo abs_float.(X) # LoopVectorization.check_args` on your inputs failed; running fallback `@inbounds @fastmath` loop instead
@turbo real.(X) # works
@turbo any.(X) # works
struct X1; x::Float64 end
fx1((;x)::X1) = sin(x)
x1 = repeat([X1(1.0)],1000_000)
@turbo fx1.( x1 ) # LoopVectorization.check_args` on your inputs failed; running fallback `@inbounds @fastmath` loop instead
```
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo los ejemplos de @turbo para Float64, AbstractFloat, Real, Any y la estructura X1, centrándote en el fallo de LoopVectorization.check_args. El issue no nombra archivos ni tests, así que rastrea el manejo de @turbo y la implementación de check_args desde los puntos de entrada del repositorio. Se considera terminado cuando el comportamiento compatible con estas firmas y estructuras esté establecido y cubierto por un regression test adecuado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- julia
- Área
- performance
- Tipo de issue
- Error
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 35/100