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Adding Paralight to the Rust benchmarks?

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Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
rust
Área
hpc, performance

Línea de trabajo

Comienza localizando los puntos de entrada existentes de benchmarks de Rust y el arnés de comparación del repositorio; el issue no nombra archivos locales. Usa la configuración proporcionada del thread pool de Paralight y consulta el ejemplo benches/criterion.rs de Paralight; luego verifica que los nuevos resultados aparezcan junto a los benchmarks de sum existentes.

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

Descripción

Thanks for sharing your benchmarks and your thoughts on your blog.

Another framework you may want to consider in Rust is Paralight, which offers the best of both worlds: a functional API similar to Rayon together with a choice of strategies on the lightweight vs. work-stealing dimension (Rayon always operates in work-stealing mode, which may have its overhead depending on the workloads). See also this blog post that explains the inner workings of Rayon and the simpler parallelism strategy that ultimately became Paralight.

With Paralight, the following thread pool parameters should be low overhead, and close to the "manual" partitioning of the array items you've described in your post:

use paralight::{CpuPinningPolicy, RangeStrategy, ThreadCount, ThreadPoolBuilder};
use paralight::iter::{IntoParallelRefSource, ParallelIteratorExt, ParallelSourceExt};

let mut thread_pool = ThreadPoolBuilder {
    num_threads: ThreadCount::AvailableParallelism,  // Or a manual fixed number if you prefer
    range_strategy: RangeStrategy::Fixed,  // Fixed, low-overhead partitioning of the input array among worker threads
    cpu_pinning: CpuPinningPolicy::No,  // I don't think it matters much for your example
}
.build();

// Functional style sum, nothing more.
let sum = data.par_iter().with_thread_pool(&mut thread_pool).sum::<f32>();

I'm curious how it fares in your benchmarks :)

Incidentally, Paralight already has sum reduction benchmarks: https://github.com/gendx/paralight/blob/main/benches/criterion.rs#L150.

Note: Paralight is still in alpha version because some more advanced APIs aren't fleshed out yet, but reducing values from an array is available and fairly straightforward to use.

Lenguaje dominante
C++
Estrellas
119
Forks
10
Sin PR fusionados en 30 d

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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