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About locking when use OpenBLAS with OpenMP

Abierto
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Los mantenedores suelen responder en 1 día

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
c
Área
hpc, performance

Línea de trabajo

No se especifica ningún archivo, prueba ni punto de entrada. Empieza localizando la implementación de bloqueos y OpenMP de OpenBLAS y, a continuación, determina si la biblioteca gestiona el comportamiento de acumulación de shared-C indicado; se considera terminado cuando se documenta una respuesta clara o la limitación pertinente.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Implementing an algorithm I ran into a problem how to better use OpenBLAS. So I have several matrix multiplications in omp parallel section. Resulting matrices should be summed up. So it is just $C = C + A * B$ (e.g., usual dgemm routine with shared $C$ and private $A$ and $B$ in omp parallel section), but might you clarify does OpenBLAS optimally deal with synchronization here when library was built with USE_OPENMP=1 USE_LOCKING=1? I mean something like summing in $C = C + A * B$ expression should be done after block of $A * B$ is calculated (so obviously elements of $C$ shouldn't be updated very often). Could you please tell if I have a correct idea about the implementation in OpenBLAS or do I need to take into account described remarks on my own? And if it would be better to study your code instead of asking such questions directly, just say so!)

Lenguaje dominante
C
Estrellas
7.6k
Forks
1.7k
Merge medio
1 d 6 h
PR fusionados (30 d)
46

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

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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