DAXPY outperforms DSCAL in multi-threaded environments
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 類型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- c
- 領域
- performance
研究方向
首先，在長度為 80,000 的向量上將 OPENBLAS_NUM_THREADS 分別設為 1 和 16，重現回報的 dscal 和 daxpy 執行時間。比較 dscal 和 daxpy 的執行路徑，並記錄它們的多執行緒行為為何不同；當差異得到解釋，且任何變更都已針對這兩種執行緒設定完成驗證時，即視為完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Issue Description:
I'm observing a significant performance disparity between dscal and daxpy when performing vector-scalar multiplication on an Intel(R) Xeon(R) Platinum 8378C CPU @ 2.80GHz. My code involves the operation y=ax, where x is a vector of length 80,000.
Observed Behavior:
Despite setting the OPENBLAS_NUM_THREADS environment variable to either 1 or 16, the execution time for dscal remains unchanged, indicating no utilization of multiple cores.
However, when I replace dscal with an equivalent operation using daxpy, specifically y=(a−1)x+x (having a loss in precision), I observe a multi-fold performance improvement in the multi-core scenario.
Problem:
Given that dscal and daxpy have very similar computational patterns, I'm seeking to understand why there's such a substantial difference in their multi-core performance. This behavior suggests that dscal is not effectively leveraging the available CPU cores, unlike daxpy.
- 主要語言
- C
- 星號
- 7.6k
- 分支
- 1.7k
- 平均合併
- 1 天 8 小時
- 30 天內合併 PR
- 48
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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