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Unexpected performance degradation when running experiment

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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
28/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
c, python
Bereich
performance

Rechercherichtung

Beginne mit dem verlinkten NumPy-PR-Kommentar und den beigefügten Plots; vergleiche die sequenziellen (noshuffle) und gemischten Suchen bei n=20 und batch_size=1. Reproduziere den Benchmark, verfolge anschließend den daran beteiligten OpenBLAS-Pfad und dokumentiere eine bestätigte Ursache sowie eine messbare Verbesserung; es werden keine Quelldatei, kein Test und kein ausführbarer Code bereitgestellt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

Dear OpenBLAS Team,

I'm currently working to improve Numpy's matmul for the strided case and I ran a large grid search with different BLAS frameworks, see

https://github.com/numpy/numpy/pull/23752#issuecomment-2629521597

Here a repost of the plots:

Image
blas_benchmark_v2.pdf

The plots show the improvement of performance of the respective BLAS framework plus copying over naïve matrix multiplication.

In the case of OpenBLAS, I've actually run two experiments: one where the iteration order over the search space is completely shuffled over all "pixels" of the experiment and one where the "pixel"-order is sequential (as is the actual obvious choice, called noshuffle here). In latter noshuffle case, there is an unexpected performance degradation visible as a red triangle in the top right corner, e.g. for n=20 and batch_size=1. That was the reason I've introduced shuffling in the first place. Other frameworks are not affected by iteration order (graphs not provided, but I can do so on demand).

I wonder whether with the help of these plots this performance artefact can be improved. I can do more benchmarks and plots like that if interested and also provide some code.

Best from Berlin, Michael

Vorherrschende Sprache
C
Sterne
7.6k
Forks
1.7k
Ø Merge
1 T. 13 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
51

Entwicklungsumgebung

Dieses Projekt bietet weder Dev-Container noch Dockerfile noch Beitragsleitfaden – die Einrichtung liegt bei Ihnen. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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