Performance: Why do large equilibrium splines slow down the code?
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 42/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- julia
- 领域
- performance
调研方向
Start by reading the spline evaluation calls made during ForceFreeStates ODE integration, especially how knot hints are used as mpsi grows. Compare performance across equilibrium sizes to identify what causes the slowdown. Done means explaining the scaling and showing whether an optimization makes runtime less sensitive to knot count.
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Empirically, we all know larger mpsi slows down the ForceFreeStates.
The hand waving reason is the 10s of thousands of spline interpolations done during the ODE integration are a bit slower. But why would this be the case when we are using hints to cleanly provide the knot locations of interest and these are only slowly (and monotonically) incrementing? It seems like there would be effectively no search difference with knot number in this case. Is there some further optimization of the spline evaluation calls that would make this loop insensitive to the spline knot length? It seems like there should be.
@mgyoo86 might have some insights.
Possible topic for David Smitth ( @drsmith48 ) and UW hackathon
- 主要语言
- Julia
- 星标
- 11
- 派生
- 7
- 平均合并
- 4 天 3 小时
- 30 天内合并 PR
- 70
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 没有贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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