NVIDIA / NVIDIA/cuda-python

DLPack-related tests & examples with host-accessible memory are sensitive to NumPy versions

Aperta
#1,168 0 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

cuda.core documentation example test
Lingua principale
Cython
Stelle
3.4k
Fork
329
Merge medio
1g 23h
PR unite (30g)
116

Descrizione

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.

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia con il riproduttore minimo nell’issue e individua i test e gli esempi DLPack che coprono la memoria accessibile dall’host. Confronta il comportamento tra le versioni di NumPy menzionate, incluso il limite v2.2.5, quindi esamina ogni condizione esistente per saltare i test; il lavoro è concluso quando i test e gli esempi interessati hanno una policy di versione esplicita e riproducibile.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
testing-qa
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.