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

Aperta
  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
c
Ambito
performance

Direzione di ricerca

Inizia dal percorso di threading attuale di zgemm e dal GEMM K-loop, usando la forma small-M/N, large-K riportata per riprodurre il comportamento con un singolo thread. Verifica se la riduzione parallela sulla K-dimension è già supportata; considerarlo fatto richiederebbe una decisione chiara sull'implementazione e dati sulle prestazioni per questo caso.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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!

Lingua principale
C
Stelle
7.6k
Fork
1.7k
Merge medio
1g 6h
PR unite (30g)
46

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

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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