JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
impl missing for complex broadcast?
- Vorherrschende Sprache
- Julia
- Sterne
- 789
- Forks
- 73
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
The code below works for real types and fails for complex types. Am I missing something or should this work?
```
using LoopVectorization
function testturbo(T)
@show T
n1,n2 = 100,200
x = zeros(T,n1)
y = rand(T,n1,n2)
for k2 ∈ 1:n2
@turbo x[:] .+= y[:,k2]
end
nothing
end
testturbo(Float32)
testturbo(Float64)
testturbo(Complex{Float32})
testturbo(Complex{Float64})
```
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Rechercherichtung
Start by running the testturbo reproducer and compare the real-type and complex-type results. Trace the @turbo broadcast path used by x[:] .+= y[:,k2]. Done means the complex Float32 and Complex{Float64} cases work consistently with the real cases, with coverage for the reported examples.
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
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 42/100