DLPack-related tests & examples with host-accessible memory are sensitive to NumPy versions
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 35/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- numpy, python
- Bereich
- testing-qa
Rechercherichtung
Beginne mit dem minimalen Reproduzierer im Issue und finde die DLPack-Tests und Beispiele, die hostzugänglichen Speicher abdecken. Vergleiche das Verhalten über die genannten NumPy-Versionen hinweg, einschließlich der Grenze v2.2.5, und überprüfe anschließend jede bestehende Bedingung zum Überspringen von Tests. Abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn für die betroffenen Tests und Beispiele eine explizite, reproduzierbare Versionsrichtlinie festgelegt ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Minimal reproducer I just built for nvbugs 5591656:
import numpy as np
from cuda.core.experimental import Device, LegacyPinnedMemoryResource
dev = Device()
dev.set_current()
mr = LegacyPinnedMemoryResource()
buf = mr.allocate(40)
arr = np.from_dlpack(buf).view(np.float32)
arr[:] = 1
This causes ValueError: assignment destination is read-only until NumPy v2.2.5 as Rui from the QA team correctly pointed out.
Previously, we've known NumPy's DLPack support is not as stable as we hoped. Some tests required v2.1.0+ to run. This seems to be a new situation that we did not capture so far, because we let most, if not all, of the test dependencies float.
We should re-evaluate how aggressively we'd like to teach users to use NumPy for host interoperability, and examine all the test-skip conditions.
- Vorherrschende Sprache
- Cython
- Sterne
- 3.4k
- Forks
- 329
- Ø Merge
- 1 T. 21 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 113
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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