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Parallelization along K-dimension (Parallel Reduction) for GEMM with small M/N and large K

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Tranquilo
Stack tecnológico
c
Área
performance

Línea de trabajo

Empieza por la ruta actual de threading de zgemm y el GEMM K-loop, usando la forma small-M/N, large-K indicada para reproducir el comportamiento con un solo hilo. Comprueba si la reducción paralela de la K-dimension ya está admitida; darlo por hecho requeriría una decisión clara de implementación y pruebas de rendimiento para este caso.

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

Descripción

Hi OpenBLAS team,

I noticed that zgemm (and other GEMM functions) falls back to single-threaded execution when M and N are small (e.g., 32) but K is extremely large (e.g., 1,000,000).

On my many-core system, this leaves most cores idle. Given the large K size, parallelizing the K-loop (via parallel reduction) should theoretically offer significant speedup. I perform the matrix partitioning (of k) externally, and then use multithreading to call zgemm, but the performance is only average.

Questions:

Does OpenBLAS currently support threading along the K-dimension for this shape?

If not, are there any plans to implement parallel reduction for large K?

My Machine Info:

Image Image

Thanks!

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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