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Parallelization along K-dimension (Parallel Reduction) for GEMM with small M/N and large K

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评估

难度
5/5
预计耗时
一周以上
新手友好度
30/100
Issue 类型
功能
描述清晰度
需要澄清
活跃度
冷清
技术栈
c
领域
performance

调研方向

从 zgemm 当前的 threading 路径和 GEMM K-loop 入手，使用报告中的 small-M/N, large-K 形状来复现单线程行为。检查是否已经支持 K-dimension 并行归约；要算 done，需要针对这一情况做出明确的实现决策并提供性能证据。

由索引模型根据 Issue 内容生成。

描述

Hi OpenBLAS team,

I noticed that zgemm (and other GEMM functions) falls back to single-threaded execution when M and N are small (e.g., 32) but K is extremely large (e.g., 1,000,000).

On my many-core system, this leaves most cores idle. Given the large K size, parallelizing the K-loop (via parallel reduction) should theoretically offer significant speedup. I perform the matrix partitioning (of k) externally, and then use multithreading to call zgemm, but the performance is only average.

Questions:

Does OpenBLAS currently support threading along the K-dimension for this shape?

If not, are there any plans to implement parallel reduction for large K?

My Machine Info:

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Thanks!

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

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