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Unexpected performance degradation when running experiment

Ouverte
#5,132 10 commentaires 0 réactions 0 personnes assignées Voir sur GitHub

Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
28/100
Type d'issue
Bug
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
c, python
Domaine
performance

Piste de recherche

Commencez par le commentaire de PR NumPy lié et les graphiques joints ; comparez les recherches séquentielles (noshuffle) et mélangées avec n=20 et batch_size=1. Reproduisez le benchmark, puis suivez le chemin OpenBLAS impliqué et documentez une cause confirmée ainsi qu’une amélioration mesurable ; aucun fichier source, test ou code exécutable n’est fourni.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Dear OpenBLAS Team,

I'm currently working to improve Numpy's matmul for the strided case and I ran a large grid search with different BLAS frameworks, see

https://github.com/numpy/numpy/pull/23752#issuecomment-2629521597

Here a repost of the plots:

Image
blas_benchmark_v2.pdf

The plots show the improvement of performance of the respective BLAS framework plus copying over naïve matrix multiplication.

In the case of OpenBLAS, I've actually run two experiments: one where the iteration order over the search space is completely shuffled over all "pixels" of the experiment and one where the "pixel"-order is sequential (as is the actual obvious choice, called noshuffle here). In latter noshuffle case, there is an unexpected performance degradation visible as a red triangle in the top right corner, e.g. for n=20 and batch_size=1. That was the reason I've introduced shuffling in the first place. Other frameworks are not affected by iteration order (graphs not provided, but I can do so on demand).

I wonder whether with the help of these plots this performance artefact can be improved. I can do more benchmarks and plots like that if interested and also provide some code.

Best from Berlin, Michael

Langage dominant
C
Étoiles
7.6k
Forks
1.7k
Merge moyen
1 j 8 h
PR mergées (30 j)
48

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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