调用scanpy的sc.pp.neighbors时报LLVM ERROR: __svml_sqrtf8错误如何解决

根本原因 #

你遇到的LLVM ERROR: Symbol not found: __svml_sqrtf8报错是numba版本与英特尔短向量数学库（SVML）的兼容问题导致的，进程触发该错误后会直接终止，对应Jupyter环境下就是内核崩溃，和数据集大小无关。

解决方案 #

方案1：更换numba到兼容版本 #

你当前使用的numba 0.54.0是触发该兼容问题的高发版本，替换为验证过的稳定版本即可解决：

• 若使用pip管理依赖：
  先卸载现有版本：pip uninstall numba -y
  再安装兼容版本：pip install numba==0.55.2
• 若使用conda管理依赖：
  直接执行：conda install numba=0.55.2 -c conda-forge
  安装完成后重新运行sc.pp.neighbors(adata)即可。

方案2：禁用numba的SVML优化（无需改动依赖版本） #

如果不想调整现有环境的依赖版本，可以在导入scanpy前添加环境变量关闭有问题的SVML调用，在代码最开头加入以下内容即可：

import os
os.environ['NUMBA_DISABLE_INTEL_SVML'] = '1'
import scanpy as sc
# 后续保持原有代码不变

该方案仅关闭存在兼容问题的优化项，对2万细胞规模的数据集来说，计算速度差异几乎感知不到。

方案3：切换近邻计算后端（无需改动依赖版本） #

sc.pp.neighbors支持切换不依赖numba的计算后端，只需要修改一行调用代码即可避开相关问题：
把原来的调用改为：sc.pp.neighbors(adata, method='sklearn')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ofir Shorer