OpenBLAS在RISC-V平台上的DGEMM与NRM2问题分析与解决
在OpenBLAS 0.3.26版本中,开发者发现当在RISC-V架构的Sophgo sg2042处理器上运行时,测试用例kernel_regress:skx_avx出现了数值精度问题。该处理器采用rv64imafdc指令集并支持rvv 0.71向量扩展,使用的编译器是THead定制的GCC 10.4版本。
这个测试用例实际上是对双精度矩阵乘法(DGEMM)功能的验证。测试失败表现为计算结果与预期值存在显著差异(期望值为0,实际得到2.719e+04),远超过允许的误差容限(1.0e-10)。有趣的是,同样的测试在使用GCC 10.2工具链的CI环境中通过,这表明问题可能与特定编译器版本或硬件实现相关。
进一步调查发现,除了DGEMM问题外,在kernel/riscv64/nrm2_vector.c中还存在着另一个未解决的问题。NRM2是计算向量欧几里得范数的函数,这个问题的存在表明RISC-V后端的数值计算实现可能存在更广泛的挑战。
对于DGEMM问题,开发者通过PR#4454已经找到了解决方案。这个问题特别值得关注,因为它揭示了在不同编译器版本和实际硬件环境下数值计算实现的微妙差异。在QEMU模拟环境中无法复现这些问题,说明它们与特定硬件特性或编译器优化密切相关。
针对NRM2问题,目前仍在调查中。这类数值计算问题通常源于以下几个方面:
- 向量指令集实现的差异
- 编译器对特定架构的优化策略
- 浮点运算精度控制的细微差别
- 内存对齐或数据依赖性问题
对于RISC-V这种相对较新的架构,特别是在使用定制编译器时,开发者需要特别注意这些潜在问题。建议在实际部署前,进行全面的数值稳定性测试,特别是在使用不同编译器版本或不同厂商的处理器实现时。
OpenBLAS社区持续关注RISC-V架构的支持情况,随着该架构在HPC领域的应用扩展,确保基础线性代数运算的可靠性和性能变得愈发重要。开发者可以期待未来版本中对RISC-V支持的持续改进和完善。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









