OpenBLAS在ARM架构小矩阵乘法性能优化分析

背景概述

OpenBLAS作为一款开源的BLAS实现，在科学计算领域有着广泛应用。近期有用户报告在ARM64架构（特别是Graviton3E处理器）上执行小矩阵乘法运算时，OpenBLAS的性能表现不如Intel MKL在Icelake处理器上的表现。这一问题引发了社区对OpenBLAS在ARM架构上小矩阵运算优化的深入讨论。

性能对比分析

测试数据显示，在矩阵尺寸较小的情况下（如1×512×2048），OpenBLAS在Graviton3E上的执行时间明显长于MKL在Icelake上的表现。经过社区成员的深入测试和分析，发现几个关键点：

1. OpenBLAS目前没有针对ARM64架构的小矩阵乘法提供专门的优化内核
2. 在多线程切换策略上可能存在过早切换的问题
3. 当矩阵的一个维度为1时，实际上可以降级为矩阵-向量乘法(GEMV)，而OpenBLAS当前没有实现这种优化

技术细节探讨

GEMV优化机会

当矩阵乘法中一个维度为1时（如1×N或M×1），运算本质上可以转化为矩阵-向量乘法。Arm Performance Libraries已经实现了这种优化策略，测试显示其性能与专门的GEMV函数相当。这种优化可以显著提升小矩阵运算的效率。

计时方法的影响

在性能测试过程中，发现使用clock()函数测量CPU时间而非实际时间会导致测量偏差，特别是在多线程环境下。这是因为clock()会累计所有线程的CPU时间，在多线程并行时会产生误导性的结果。正确的做法是使用wall-clock时间测量方法。

替代方案比较

社区成员测试了其他几种解决方案：

1. libxsmm：专为小矩阵乘法设计的库，但在1×512×2048的测试案例中表现并不突出
2. Arm Performance Libraries：针对ARM架构优化，能够自动识别可降级为GEMV的情况

社区响应与改进

OpenBLAS维护者已着手开发相关优化：

1. 在接口层添加对特殊矩阵形状的检测
2. 对可降级为GEMV的情况自动调用更优化的实现
3. 改进多线程切换策略，避免对小矩阵过早并行化

未来展望

虽然OpenBLAS目前在小矩阵优化方面还有提升空间，但社区已经认识到这一问题的重要性。由于项目缺乏固定的开发团队，进展速度可能较慢，但通过社区贡献的方式正在逐步改进。对于ARM架构用户，在当前阶段可以考虑以下方案：

1. 对于极端小矩阵（如一个维度为1），手动使用GEMV替代GEMM
2. 考虑结合使用Arm Performance Libraries等针对ARM优化的实现
3. 关注OpenBLAS的后续版本更新，特别是针对ARM架构的优化改进

随着ARM服务器处理器的普及，相信OpenBLAS在ARM架构上的性能优化将会得到持续加强，为用户提供更具竞争力的性能表现。