JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl

Almost always fastest?

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主要言語
Julia
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フォーク
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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Hi, on "which falls behind MKL's gemm beyond 70x70 or so" is that mostly outdated text?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

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