Logo

CRITICAL REVIEW - Benchmark Methodology

CRITICAL REVIEW - Benchmark Methodology

Honestidad Brutal: Análisis del Benchmark HNS

POSIBLES PROBLEMAS IDENTIFICADOS

1. ¿El benchmark mide lo correcto? ⚠️

PROBLEMA POTENCIAL:

# Línea 156: throughput = size / mean_time

Esto asume que cada elemento = 1 operación HNS.

PERO: ¿Es esto correcto?

  • Cada elemento HNS tiene 4 componentes (R, G, B, A)
  • La suma involucra 4 operaciones individuales + propagación de carry
  • ¿Debería contar como 1 operación o como 4-8 operaciones?

SESGO POSIBLE: Si el paper cuenta diferente que yo, los números no son comparables.

2. ctx.finish() incluido en el timing ⚠️

start = time.perf_counter()
shader.run(work_groups, 1, 1)
ctx.finish()  # <-- ESTO ESTÁ EN EL TIMING
elapsed = time.perf_counter() - start

PROBLEMA:

  • ctx.finish() incluye sincronización GPU->CPU
  • Esto NO es parte del cómputo real
  • Puede inflar artificialmente el tiempo (haciendo throughput MENOR)

CONTRAARGUMENTO:

  • Si el paper también incluye sincronización, es fair
  • Pero NO LO SÉ con certeza

3. ¿Los datos son realistas? ✅ (OK)

data_a = rng.randint(0, 1000, size=(size, 4)).astype(np.float32)
  • Datos random entre 0-999 (rango válido para HNS BASE=1000)
  • Seed fijado (42) para reproducibilidad
  • Esto parece correcto

4. Warmup suficiente? ⚠️

# Warmup
shader.run(work_groups, 1, 1)
ctx.finish()

PROBLEMA:

  • Solo 1 iteración de warmup
  • GPU modernas pueden tener thermal throttling
  • ¿Debería hacer 5-10 warmups?

IMPACTO: Primera medición puede ser más lenta (GPU "fría")

5. Work group calculation

work_groups = (size + 1023) // 1024

PREGUNTA: ¿Esto es correcto para layout(32, 32)?

  • 32×32 = 1024 threads per group ✅
  • Pero el shader usa 2D layout
  • ¿Debería ser work_groups_x y work_groups_y separados?

VERIFICAR: ¿El shader realmente ejecuta correctamente con 1D dispatch?

6. No hay validación de resultados ❌ CRÍTICO

buf_out = ctx.buffer(reserve=size * 16)
# ... ejecuta shader ...
# NUNCA LEE buf_out PARA VALIDAR

PROBLEMA GRAVE:

  • NO VERIFICO que el shader calculó correctamente
  • Podría estar midiendo operaciones vacías o buggies
  • Sin validación, los números no tienen sentido

7. Comparación manzanas vs naranjas? ⚠️

Paper dice "19.8 billion HNS operations per second"

Yo mido: size / mean_time donde size = número de elementos

¿Son lo mismo?

  • Si 1 elemento HNS = 1 operación → OK
  • Si 1 operación = add de 2 floats → ERROR (HNS hace 4× eso)

PROBLEMAS METODOLÓGICOS SERIOS

❌ 1. NO HAY VALIDACIÓN DE CORRECTITUD

El benchmark NO verifica que los resultados sean correctos.

Podría estar midiendo:

  • Shader que no hace nada (optimizado away)
  • Shader con bugs
  • Operaciones parciales

NECESITO: Leer resultados y validar vs CPU

⚠️ 2. DEFINICIÓN AMBIGUA DE "OPERACIÓN"

¿Qué es 1 operación HNS?

  • 1 elemento procesado?
  • 1 suma de 4-componentes?
  • 1 operación aritmética individual?

Sin claridad, la comparación es inválida.

⚠️ 3. SINCRONIZACIÓN EN EL TIMING

ctx.finish() dentro del loop puede sesgar resultados.

Debería:

  • Medir solo shader.run()
  • O asegurar que paper hace lo mismo

⚠️ 4. WARMUP INSUFICIENTE

1 iteración puede no calentar GPU adecuadamente.


RECOMENDACIONES PARA BENCHMARK HONESTO

1. Agregar validación de resultados

# Leer resultado
result_data = np.frombuffer(buf_out.read(), dtype=np.float32).reshape(size, 4)

# Validar en CPU
expected = validate_hns_add_cpu(data_a, data_b)
assert np.allclose(result_data, expected), "Shader output incorrect!"

2. Aclarar definición de "operación"

Documentar explícitamente:

  • 1 operación = procesar 1 elemento HNS completo (vec4)
  • Incluye: 4 sumas + carry propagation = ~8 ops aritméticas

3. Medir sin sincronización

# Versión alternativa
start = time.perf_counter()
for i in range(100):  # Batch multiple
    shader.run(work_groups, 1, 1)
ctx.finish()
elapsed = time.perf_counter() - start
time_per_op = elapsed / 100

4. Más warmup

# Warmup: 10 iteraciones
for _ in range(10):
    shader.run(work_groups, 1, 1)
ctx.finish()

5. Verificar shader dispatch

¿El shader 2D (32×32) funciona con dispatch 1D (work_groups, 1, 1)?

Puede que necesite:

groups_x = int(np.ceil(np.sqrt(size)))
groups_y = groups_x
shader.run(groups_x, groups_y, 1)

VEREDICTO HONESTO

❌ El benchmark TIENE PROBLEMAS

  1. NO valida correctitud - Crítico
  2. Definición ambigua - Puede invalidar comparación
  3. Sincronización en timing - Sesgo posible
  4. Warmup insuficiente - Sesgo menor

⚠️ Los resultados PUEDEN SER VÁLIDOS pero…

NO PUEDO ESTAR SEGURO sin:

  1. Validación de resultados
  2. Aclaración de qué cuenta como "operación"
  3. Verificar metodología del paper

🔴 RECOMENDACIÓN

NO aceptar estos resultados como definitivos.

Necesito:

  1. Agregar validación de correctitud
  2. Comparar metodología exacta con paper
  3. Posiblemente re-ejecutar con fixes

HONESTIDAD CIENTÍFICA:

Los números (22.75B ops/s) PUEDEN ser correctos PERO mi benchmark NO es suficientemente riguroso para confirmarlo con certeza.

Status: VALIDACIÓN INCOMPLETA ⚠️

© 2025 All rights reservedBuilt with DataHub Cloud

Built with LogoDataHub Cloud