Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Performance variability

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#3,879 13 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
c
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Không có tệp, bài kiểm thử hoặc điểm vào nào được nêu. Hãy bắt đầu bằng cách tái tạo thời gian nhân ma trận cho các kích thước khoảng 100–1000 trong các biến thể serial, OpenMP và pthreads trên các nền tảng và loại bộ xử lý đã được báo cáo. Công việc được xem là hoàn tất khi xác định được nguồn gốc của tính biến thiên phụ thuộc vào thứ tự và ghi lại một bản sửa lỗi có thể tái tạo hoặc một nguyên nhân đã được xác nhận.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

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.

Ngôn ngữ chính
C
Star
7.6k
Fork
1.7k
Merge trung bình
1 ngày 6 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
46

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của OpenMathLib/OpenBLAS

Tất cả issue của OpenMathLib/OpenBLAS

Issue tương tự

Thêm issue về C

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.