[Perf #478] Audit and consolidate shared hot primitives: dot, squared distance, RBF, reductions and row partitioning

オープン

#498 2026年8月23日に作成コメント 1 件リアクション 0 件担当者 0 名 GitHub で見る

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評価

難易度: 5/5
見積もり時間: 1週間以上
初心者へのやさしさ: 35/100

issue の種類: リファクタリング
明瞭さ: おおむね明確
活発さ: 活発
技術スタック: python, scikit-learn
領域: machine-learning, performance

調査の方向性

親 issue #478 と関連 issue #479、#480、#482、#483、#484、#485、#487、#488 から始め、次に列挙されたプリミティブに対する estimator の呼び出し箇所を一覧化します。さまざまな shape と layout でマイクロベンチマークを実行し、アロケーション、コピー、ベクトル化を監査します。canonical hot loop が特定されたプリミティブに対応付けられ、セマンティクスが一致する箇所では重複が削除され、ベンチマークのリグレッションによって残りの estimator 固有のカーネルが記録されれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Parent: #478. Related: #479 #480 #482 #483 #484 #485 #487 #488.

Several current losses share low-level primitives: dense dot products, squared distances/RBF kernels, feature/class reductions, centroid accumulation and sample partitioning. Audit whether estimator implementations duplicate slower scalar versions instead of using one optimized primitive layer.

Deliverables: call-site inventory; microbenchmarks by shape/layout; contiguous/strided variants; allocation/copy audit; vectorization evidence; shared implementations where semantics match; estimator-specific fallbacks only when justified.

Acceptance: every canonical hot loop maps to an identified primitive or documented estimator-specific kernel; duplicated implementations are eliminated where possible; primitive benchmarks become regressions; fixes can be attributed back to affected estimator issues.

主要言語: Python
スター: 2
フォーク: 0
平均マージ: 4時間 33分
マージ済み PR（30日）: 9

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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