Unexpected performance degradation when running experiment
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 28/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 领域
- performance
调研方向
从链接的 NumPy PR 评论和附带的图表开始；比较 n=20 和 batch_size=1 时的顺序（noshuffle）搜索与打乱搜索。复现基准测试，然后跟踪涉及的 OpenBLAS 路径，并记录一个已确认的原因和可量化的改进；未提供源文件、测试或可运行的代码。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Dear OpenBLAS Team,
I'm currently working to improve Numpy's matmul for the strided case and I ran a large grid search with different BLAS frameworks, see
https://github.com/numpy/numpy/pull/23752#issuecomment-2629521597
Here a repost of the plots:
The plots show the improvement of performance of the respective BLAS framework plus copying over naïve matrix multiplication.
In the case of OpenBLAS, I've actually run two experiments: one where the iteration order over the search space is completely shuffled over all "pixels" of the experiment and one where the "pixel"-order is sequential (as is the actual obvious choice, called noshuffle here). In latter noshuffle case, there is an unexpected performance degradation visible as a red triangle in the top right corner, e.g. for n=20 and batch_size=1. That was the reason I've introduced shuffling in the first place. Other frameworks are not affected by iteration order (graphs not provided, but I can do so on demand).
I wonder whether with the help of these plots this performance artefact can be improved. I can do more benchmarks and plots like that if interested and also provide some code.
Best from Berlin, Michael
- 主要语言
- C
- 星标
- 7.6k
- 派生
- 1.7k
- 平均合并
- 1 天 6 小时
- 30 天内合并 PR
- 46
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
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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