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AXPY looks bad especially on MacOS (M4)

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Bewertung

Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit
35/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
c, macos
Bereich
performance

Rechercherichtung

Beginne damit, den gemeldeten 2-D-Faltungsbenchmark zu reproduzieren und die im Issue gezeigte Faltungsschleife zu profilieren, wobei der Fokus auf ihren daxpy-Aufrufen liegt. Vergleiche die Ergebnisse von OpenBLAS mit Apple vecLib und dem gemeldeten x86_64-Verhalten; als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das Performance-Problem identifiziert und behoben wurde und Benchmark-Nachweise die Verbesserung zeigen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

I am doing some benchmarking on 2d convolution in octave and e.g. for simple benchmark like that:

r = ones (1, 5e4);
tic;  x1 = conv  (r, r);  time_row_conv  = toc

On MacOS (M4) the timing for OpenBLAS is 3.66 s), and for APPLE veclib it is 0.1 s.
On x86_64 linux (Ryzen 3950x) it is also a couple seconds (and pretty much the same as NETLIB).
I will try to get some other Blas on it eventually to compare.

The conv code essentially is:

    const F77_INT len = ma - mb + 1;  // Pre-calculate this value to avoid temporary
    for (F77_INT k = 0; k < na - nb + 1; k++) {
      for (F77_INT j = 0; j < nb; j++) {
        for (F77_INT i = 0; i < mb; i++) {
          double b_val = b[i + j*mb];
          daxpy_(&len, &b_val, &a[mb-i-1 + (k+nb-j-1)*ma], &one, &c[k*len], &one);
        }
      }
    }

and profiler shows that it all dominated by daxpy calls.

Vorherrschende Sprache
C
Sterne
7.6k
Forks
1.7k
Ø Merge
1 T. 8 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
48

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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