Unexpected performance degradation when running experiment
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
- 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:
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
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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