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

OpenBLAS bottlenecks multithreading benefits in `symv.c` interface at 8 working threads due to memory allocator lock conflict

Aberta
  • Algo errado?
#5,589 11 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
35/100
Tipo de issue
Bug
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
c
Domínio
performance

Direção de pesquisa

Comece pela interface symv.c e reproduza a carga de trabalho relatada usando LAPACK syevr em matrizes pequenas, com o BLAS limitado a uma thread. Compare a escalabilidade entre diferentes quantidades de threads de trabalho com OpenBLAS e MKL e, em seguida, identifique se um lock do alocador ou outro gargalo do OpenBLAS explica o platô em oito threads.

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

Descrição

I have code that heavily makes use of the LAPACK syevr functions via Julia. They're relatively small matrices (at most 15x15). I'm processing chunks of video frames across multiple threads, and each thread will perform millions of these operations. I've set BLAS threads to 1, which I understand to mean that OpenBLAS just uses the parent thread calling it. (Setting it to anything more than 1 tanks performance generally.)

However, what I've found is that no matter what size computer I run on, performance gains stop once I reach 8 working threads; even worsening with many more. Somehow it seems that OpenBLAS, without itself doing multithreaded computation, is interfering with higher-level multithreading?

If I switch to MKL with 1 thread, I see continued performance improvements through 48 CPUs.

I'm willing to poke around at this as much as I can myself, I'm just not sure where to begin. Where might the bottleneck be?

Image
Linguagem predominante
C
Estrelas
7.6k
Forks
1.7k
Merge médio
1d 8h
PRs com merge (30d)
48

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.