Loading FastTransforms.jl can make FFTs via FFTW.jl 100x slower due to threading conflicts
Evaluación
Este issue todavía no se ha evaluado.
Descripción
While this is not a self-contained example, I would like to summarize an issue I had so that others may find it (and my workaround) when they search for it.
Loading FastTransforms.jl (import FastTransforms or using FastTransforms or loading a package depending on FastTransforms.jl) made some FFTs (of small real vectors with 256 to 4096 entries) via FFTW.jl roughly 100x slower on my system (when running Julia with one thread). Debugging this via the profiling tools showed that a huge amount of time was spent in __psynch_cvwait and __psynch_cvsignal. The reason appears to be
Reversing these settings by executing
FastTransforms.ft_set_num_threads(1)
ccall((:ft_fftw_init_threads, FastTransforms.libfasttransforms), Cint, ())
FastTransforms.ft_fftw_plan_with_nthreads(1)
after loading FastTransforms fixed the performance issue.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 282
- Forks
- 27
- Merge medio
- 53 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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