DAXPY outperforms DSCAL in multi-threaded environments
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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
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- c
- 领域
- performance
调研方向
首先，在长度为 80,000 的向量上将 OPENBLAS_NUM_THREADS 分别设置为 1 和 16，复现报告中的 dscal 和 daxpy 运行时间。比较 dscal 和 daxpy 的执行路径，并记录它们的多线程行为为何不同；当差异得到解释且任何更改都已针对这两种线程设置完成验证时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
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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