JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
Almost always fastest?
- 主要言語
- Julia
- スター
- 789
- フォーク
- 73
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
説明
Hi, on "which falls behind MKL's gemm beyond 70x70 or so" is that mostly outdated text? It wasn't obviously true from the graph, and I noticed you reran benchmarks last month (before ArrayInterface upgrade, would 3.0 improve speed?), and couldn't zoom unless going to:
https://github.com/chriselrod/LoopVectorization.jl/blob/5ba0d186bcd2d6f4fed09fd6ca9f7817e8dd29e2/docs/src/assets/bench_AmulB_v2.png
Yes, about there and sometimes for bigger, MKL is only slightly faster (from memory MKL had a much bigger edge), but you might want to change to more positive language. I have and want to keep pointing people to these graphs and your awesome work.
I just recently noticed:
https://github.com/JuliaLinearAlgebra/Octavian.jl
Is it fair to say OpenBLAS will soon be replaced? Or could (already)? I know you target Intel with AVX512. The concepts transfer to ARM and AMD, and even some code already for AMD?
As with:
https://github.com/JuliaGPU/GemmKernels.jl
you need no assembly? I mean on some level, but not for high-level (multiply) functions.
I didn't see (or expect) any common code there with your. I did notice GPUifyLoops.jl which is archived and should use KernelAbstractions.jl?
コントリビューションガイド
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調査の方向性
MKL の gemm が遅れをとっていることについてのドキュメントの文章と、docs/src/assets/bench_AmulB_v2.png の画像を確認してください。文言がベンチマークグラフと一致しているかを確認し、その主張をより正確で前向きなものにしてください。ドキュメントが証拠を反映し、読者を利用可能なグラフへ案内していれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- julia
- 領域
- documentation, performance
- issue の種類
- ドキュメント
- 難易度
- 2/5
- 見積もり時間
- 1〜3時間
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 初心者へのやさしさ
- 35/100