Performance: Why do large equilibrium splines slow down the code?
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- julia
- Área
- performance
Línea de trabajo
Start by reading the spline evaluation calls made during ForceFreeStates ODE integration, especially how knot hints are used as mpsi grows. Compare performance across equilibrium sizes to identify what causes the slowdown. Done means explaining the scaling and showing whether an optimization makes runtime less sensitive to knot count.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Empirically, we all know larger mpsi slows down the ForceFreeStates.
The hand waving reason is the 10s of thousands of spline interpolations done during the ODE integration are a bit slower. But why would this be the case when we are using hints to cleanly provide the knot locations of interest and these are only slowly (and monotonically) incrementing? It seems like there would be effectively no search difference with knot number in this case. Is there some further optimization of the spline evaluation calls that would make this loop insensitive to the spline knot length? It seems like there should be.
@mgyoo86 might have some insights.
Possible topic for David Smitth ( @drsmith48 ) and UW hackathon
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 11
- Forks
- 7
- Merge medio
- 4 d 3 h
- PR fusionados (30 d)
- 70
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
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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