Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

Performance variability

Aberta
  • Algo errado?
#3,879 13 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
20/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
c
Domínio
performance

Direção de pesquisa

Nenhum arquivo, teste ou ponto de entrada é especificado. Comece reproduzindo os tempos de multiplicação de matrizes para tamanhos em torno de 100–1000 nas variantes serial, OpenMP e pthreads, nas plataformas e nos tipos de processador informados. O trabalho estará concluído quando a origem da variabilidade dependente da ordem for identificada e uma correção reproduzível ou uma causa confirmada for documentada.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

I am observing a lot of performance variability for matrix multiplication in sizes ranging from ~100 to ~1000 I have been investigating this without a lot of success. The timing can be up to twice as large, depending on the order in which I run the benchmarks. However, for any chosen order, the accuracy of the timing is high.

I am a bit at a loss here. Because the order only influences the position in memory of the input data to the benchmarks, I am inclined to think that this may be a memory alignment issue. The position of the matrices in the heap is rounded only to 16 bytes (double floats, alignment imposed by C++), but not to any other size and perhaps there is some kind of SIMD code making some kind of ugly magic that disturbs my benchmarks?

I have tested this with serial, openmp and pthreads versions, on Linux and on Windows, with similar outcomes. This is an AMD Ryzen processor, but I have witnessed even greater variability on Intel.

Linguagem predominante
C
Estrelas
7.6k
Forks
1.7k
Merge médio
1d 6h
PRs com merge (30d)
46

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de OpenMathLib/OpenBLAS

Todas as issues de OpenMathLib/OpenBLAS

Issues semelhantes

Mais issues de C

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.