The performance of the OpenBlas library decreases when running in multi-threaded environments
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- cpp, linux
- Área
- performance
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo el ejemplo de C++ proporcionado en Ubuntu 24.04 con OpenBLAS 0.3.26, incluida la expresión matricial compleja y la configuración de hilos indicada. Compara los tiempos y el tiempo de llamadas al sistema con un solo hilo y con varios hilos; se considera completado cuando se haya identificado la causa de la degradación o se hayan documentado las condiciones y la configuración necesarias para evitarla.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
hello，
C++programs run on Ubuntu 24.04 using the OpenBlas library. The function execution time is less than 1ms on a single thread, but it increases several times on multiple threads, and the system call time also increases.
The openblas library is installed using the apt tool, and the default settings are as follows：
OpenBLAS 0.3.26 NO_LAPACKE DYNAMIC_ARCH NO_AFFINITY Haswell MAX_THREADS=64
The single thread time is less than 1ms, and opening 8 threads can achieve a maximum of 10ms and a minimum of about 1ms.
The thread function contains a loop traversal operation. Delete the following line of code, and the multi-threaded performance is similar to that of a single thread.
arma::cx_mat pmusic = ss * nnn_md * ss.ht();
Among them, nnn_md is a complex matrix of 15 * 15，ss is a complex matrix 1*15
then,how to solve the problem of multi-threaded performance degradation？
int main()
{
openblas_set_num_threads(1);
int current_threads = openblas_get_num_threads();
printf("current thread num is %d\n", current_threads);
for (int i = 0; i < 1;++i)
{
std::thread t1(processfunction);
t1.detach();
}
while (1)
{
}
}
- 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
- 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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