AXPY looks bad especially on MacOS (M4)
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 35/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- c, macos
- 领域
- performance
调研方向
首先重现报告的 2-D 卷积基准测试，并对 issue 中显示的卷积循环进行性能分析，重点关注其中的 daxpy 调用。将 OpenBLAS 的结果与 Apple vecLib 以及报告的 x86_64 行为进行比较；当性能问题得到识别和解决，并且基准测试证据显示出改进时，即可视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
I am doing some benchmarking on 2d convolution in octave and e.g. for simple benchmark like that:
r = ones (1, 5e4);
tic; x1 = conv (r, r); time_row_conv = toc
On MacOS (M4) the timing for OpenBLAS is 3.66 s), and for APPLE veclib it is 0.1 s.
On x86_64 linux (Ryzen 3950x) it is also a couple seconds (and pretty much the same as NETLIB).
I will try to get some other Blas on it eventually to compare.
The conv code essentially is:
const F77_INT len = ma - mb + 1; // Pre-calculate this value to avoid temporary
for (F77_INT k = 0; k < na - nb + 1; k++) {
for (F77_INT j = 0; j < nb; j++) {
for (F77_INT i = 0; i < mb; i++) {
double b_val = b[i + j*mb];
daxpy_(&len, &b_val, &a[mb-i-1 + (k+nb-j-1)*ma], &one, &c[k*len], &one);
}
}
}
and profiler shows that it all dominated by daxpy calls.
- 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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