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

Slow performance of function `dsyev` and `dsyevx` (not fully paralleled)

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#4,758 7 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
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
38/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
c
Lĩnh vực
performance

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách tái hiện hành vi đã được báo cáo của dsyev và dsyevx với các tùy chọn make được cung cấp, sử dụng lần chạy GitHub Actions được liên kết và các tập lệnh benchmark. So sánh hành vi song song của chúng với dsyevd và dsyevr, sau đó xác định nguyên nhân nằm ở cấu hình hay ở phần triển khai. Được coi là hoàn tất khi đã xác định nguyên nhân gốc và cung cấp bản sửa lỗi đã được xác thực hoặc tài liệu hóa một giới hạn.

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

Mô tả

LAPACK issue

Hello developers!

I found that functions dsyev and dsyevx seems not fully paralleled, when

  • compiled by gcc (11.4/12.3)
  • AMD (16 cores @ Ryzen 7945HX of laptop / 2 cores @ EPYC 7763 of github action)
  • make options TARGET=ZEN USE_64BITINT=1 DYNAMIC_ARCH=1 NO_CBLAS=0 NO_LAPACK=0 NO_LAPACKE=0 NO_AFFINITY=1 USE_OPENMP=1

Preliminary testing on Intel CPU may also show similar problem.

I'm not sure whether if it's the problem of make configurations, or OpenBLAS currently not fully implemented parallel version of dsyev and dsyevx.
Hope to hear any thoughts or advices, and thanks in advance!

I guess that dsyevr and dsyevd could be better replacements to dsyev. dsyevd is the fastest but consumes more memory, while dsyevr uses much smaller temporary memory.
So additionally, as a programmer not very familiar to low-level BLAS/LAPACK, I wonder that if it's common to use dsyevr and dsyevd as eigen-solvers, instead of dsyev? If so, this may not be such important issue.

Benchmark results (16 cores @ Ryzen 7945HX)

  • CPU ratio refers to (CPU time) / (elapsed time)
  • eigen problem of matrix of 2048 x 2048, eigenvectors required, filled with values from 1 -- 2048
OpenBLAS 0.3.27 MKL 2024.1
function elapsed time CPU ratio elapsed time CPU ratio
dsyev 4861.5 msec 1.65 588.7 msec 15.75
dsyevd 392.2 msec 13.69 225.9 msec 15.42
dsyevr 805.6 msec 6.30 698.6 msec 4.69
dsyevx 3969.8 msec 1.82 542.2 msec 15.76

Reproduction of this issue can be found in Github Action CI (2 physical cores @ EPYC 7763 of github action)(https://github.com/ajz34/issue_openblas_dsyev/actions/runs/9578584638/job/26409147609).

For scripts used in 16 cores @ Ryzen 7945HX, also see https://github.com/ajz34/issue_openblas_dsyev/tree/16-cores-Ryzen-7945HX.

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.