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Parallelization along K-dimension (Parallel Reduction) for GEMM with small M/N and large K
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- Lingua principale
- C
- Stelle
- 7.6k
- Fork
- 1.7k
- Merge medio
- 1g 3h
- PR unite (30g)
- 42
Descrizione
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:
Thanks!
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
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Direzione di ricerca
Inizia dal percorso di threading attuale di zgemm e dal GEMM K-loop, usando la forma small-M/N, large-K riportata per riprodurre il comportamento con un singolo thread. Verifica se la riduzione parallela sulla K-dimension è già supportata; considerarlo fatto richiederebbe una decisione chiara sull'implementazione e dati sulle prestazioni per questo caso.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- c
- Ambito
- performance
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Tranquilla
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 30/100