Loading FastTransforms.jl can make FFTs via FFTW.jl 100x slower due to threading conflicts
Valutazione
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Descrizione
While this is not a self-contained example, I would like to summarize an issue I had so that others may find it (and my workaround) when they search for it.
Loading FastTransforms.jl (import FastTransforms or using FastTransforms or loading a package depending on FastTransforms.jl) made some FFTs (of small real vectors with 256 to 4096 entries) via FFTW.jl roughly 100x slower on my system (when running Julia with one thread). Debugging this via the profiling tools showed that a huge amount of time was spent in __psynch_cvwait and __psynch_cvsignal. The reason appears to be
Reversing these settings by executing
FastTransforms.ft_set_num_threads(1)
ccall((:ft_fftw_init_threads, FastTransforms.libfasttransforms), Cint, ())
FastTransforms.ft_fftw_plan_with_nthreads(1)
after loading FastTransforms fixed the performance issue.
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 282
- Fork
- 27
- Merge medio
- 53m
- PR unite (30g)
- 1
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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