The performance of the OpenBlas library decreases when running 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
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- cpp, linux
- 领域
- performance
调研方向
首先，在 Ubuntu 24.04 上使用 OpenBLAS 0.3.26 重现所提供的 C++ 示例，包括复数矩阵表达式和报告中的线程设置。比较单线程和多线程下的耗时以及系统调用时间；当确定性能下降的原因，或记录为避免该问题所需的条件和配置后，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
hello，
C++programs run on Ubuntu 24.04 using the OpenBlas library. The function execution time is less than 1ms on a single thread, but it increases several times on multiple threads, and the system call time also increases.
The openblas library is installed using the apt tool, and the default settings are as follows：
OpenBLAS 0.3.26 NO_LAPACKE DYNAMIC_ARCH NO_AFFINITY Haswell MAX_THREADS=64
The single thread time is less than 1ms, and opening 8 threads can achieve a maximum of 10ms and a minimum of about 1ms.
The thread function contains a loop traversal operation. Delete the following line of code, and the multi-threaded performance is similar to that of a single thread.
arma::cx_mat pmusic = ss * nnn_md * ss.ht();
Among them, nnn_md is a complex matrix of 15 * 15，ss is a complex matrix 1*15
then,how to solve the problem of multi-threaded performance degradation？
int main()
{
openblas_set_num_threads(1);
int current_threads = openblas_get_num_threads();
printf("current thread num is %d\n", current_threads);
for (int i = 0; i < 1;++i)
{
std::thread t1(processfunction);
t1.detach();
}
while (1)
{
}
}
- 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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