Performance variability
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評估
- 難度
- 5/5
- 預估耗時
- 一週以上
- 新手友好度
- 20/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- c
- 領域
- performance
研究方向
未指定任何檔案、測試或進入點。首先，在所回報的平台和處理器類型上，針對約 100–1000 的大小，重現 serial、OpenMP 和 pthreads 變體中的矩陣乘法耗時。完成的標準是找出依賴順序的變異來源，並記錄可重現的修正方案或已確認的原因。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
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.
- 主要語言
- C
- 星號
- 7.6k
- 分支
- 1.7k
- 平均合併
- 1 天 6 小時
- 30 天內合併 PR
- 46
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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