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OpenBLAS bottlenecks multithreading benefits in `symv.c` interface at 8 working threads due to memory allocator lock conflict

Offen
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Maintainer antworten meist innerhalb von 1 Tag

@thrasibule arbeitet bereits daran.

Seit 07.10.2026.

  • #6105 von @thrasibule — offen

Bewertung

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

Rechercherichtung

Beginnen Sie mit der symv.c-Schnittstelle und reproduzieren Sie die gemeldete Arbeitslast mit LAPACK syevr auf kleinen Matrizen, wobei BLAS auf einen Thread beschränkt ist. Vergleichen Sie die Skalierung über verschiedene Anzahlen von Arbeitsthreads mit OpenBLAS und MKL und ermitteln Sie anschließend, ob ein Allocator-Lock oder ein anderer OpenBLAS-Engpass das Plateau bei acht Threads erklärt.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

I have code that heavily makes use of the LAPACK syevr functions via Julia. They're relatively small matrices (at most 15x15). I'm processing chunks of video frames across multiple threads, and each thread will perform millions of these operations. I've set BLAS threads to 1, which I understand to mean that OpenBLAS just uses the parent thread calling it. (Setting it to anything more than 1 tanks performance generally.)

However, what I've found is that no matter what size computer I run on, performance gains stop once I reach 8 working threads; even worsening with many more. Somehow it seems that OpenBLAS, without itself doing multithreaded computation, is interfering with higher-level multithreading?

If I switch to MKL with 1 thread, I see continued performance improvements through 48 CPUs.

I'm willing to poke around at this as much as I can myself, I'm just not sure where to begin. Where might the bottleneck be?

Image
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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