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SparseBench++ 一开始是一个正确性优先的稀疏矩阵基准测试框架，而不是一个急着声称新 SpMV kernel 比成熟库更快的项目。第一个有用目标更窄，也更实际：把一个 C++ CSR SpMV 实现，从仓库内的小型测试矩阵推进到华盛顿大学研究计算集群 Hyak 上的真实 SuiteSparse 输入，同时不丢失到底运行了什么的证据链。

这个定位很重要，因为性能数字很容易被讲过头。如果数据路径不清楚，批处理作业悄悄用了 fallback 矩阵，或者结果目录无法追溯到某个 commit，那么看起来很快的 benchmark 也没有什么价值。现在这个项目已经有了一条可追踪路径：从 parser 测试，到 Slurm 作业，到 CSV 输出，到分析摘要，再到报告图表。

从小型测试矩阵到真实矩阵

最早的测试数据是 data/tiny/ 下刻意做得很小的 Matrix Market 文件。它们让 parser 行为容易验证，也让本地 CTest 保持便宜。这个选择后来很有用：等 Slurm 流程跑通之后，SuiteSparse 下载器暴露了真正的 parser 边界。第一批小型 SuiteSparse 矩阵并不全是 coordinate real general。

这推动 parser 从最初的窄格式扩展到当前 v0.1.1 覆盖范围：

  • coordinate real general
  • coordinate integer general
  • coordinate pattern general
  • coordinate real symmetric

不支持的 Matrix Market 变体仍然会失败，而不是被静默误读。这不如“什么都支持”听起来漂亮，但对 benchmark 框架来说是正确默认值。错误的输入处理会污染后续每一个计时数字，而这种失败应该尽早、明确地暴露出来。

Slurm 是 gate，不只是 launcher

Hyak 脚本逐渐变成了 gate，而不只是 launcher。真正的 benchmark 作业会验证 manifest，拒绝 diag5.mtx fallback 输入，在计算节点上构建，运行 CTest，然后才输出 CSV。

中等规模 scaling 运行使用的 manifest 是：

/gscratch/scrubbed/junyej/sparsebench/data/medium_matrices.txt

它包含六个 SuiteSparse 矩阵：cant、consph、cop20k_A、mac_econ_fwd500、mc2depi 和 pdb1HYS。同一个 manifest 现在同时作为 96-core SparseBench scaling run 和 32-core Eigen comparison 的受控输入。

96-core SparseBench scaling

Job 34825519 在 cpu-g2-mem2x 上运行 SparseBench CSR SpMV 路径，分配了 96 个 CPU，线程数为 1,2,4,8,16,32,64,96。它完成时 CTest 为 3/3，stderr 为空，并产生了 48 个 CSV 文件。

SparseBench 96-core mem2x speedup

SparseBench 96-thread parallel efficiency

这个结果有价值，但它不是一个线性 scaling 的故事。最佳观测 speedup 范围是 1.693x 到 2.123x，而且每个矩阵都在 96 线程之前达到峰值。efficiency 图从另一个角度说明了同一件事：这个 CSR SpMV 路径主要受内存流量和稀疏模式影响，而不是受浮点吞吐限制。

这个阶段最重要的结果不是“速度故事”本身，而是 benchmark 路径在机械流程上已经成立。同一套 build、test、manifest 和 CSV pipeline 现在可以承载后续实验，而不需要读者相信某个手工整理的表格。

加入一个真实 baseline

在 SparseBench-only scaling 运行之后，下一个有用问题并不是 SparseBench 单独看起来是否“快”。更有意义的问题是：在同一套 manifest discipline 下，当前实现和一个成熟 sparse backend 在同一批输入上相比如何。

Job 34852262 在 cpu-g2 上加入了 Eigen baseline。它使用 SPARSEBENCH_USE_EIGEN=ON 构建，加载 cesg/eigen/3.3.9，在同六个矩阵上运行两个 backend，并针对线程数 1,2,4,8,16,32 产生了 72 个成对 CSV 文件。

Eigen/SparseBench median time ratio

在这次运行中，Eigen 赢下了全部 36/36 个矩阵/线程组合的 median-time 对比。这是一个有用的工程信号，不是失败。它说明当前 SparseBench 路径已经足够稳定，可以进行诚实对比，也给出了具体的优化目标，而不是停留在“应该还能更快”的感觉上。

Best backend by matrix

Eigen 运行被明确标记为 32-core cpu-g2 comparison。它不是待完成的 192-core cpu-g2-mem2x probe 的证据，它的绝对时间也不应该和单独的 mem2x scaling job 混在一起解释。

仍然 pending 的内容

192-core probe 是 job 34851174。它仍然因为 QOSGrpCpuLimit 处于 pending 状态，没有 allocation，也没有产生结果 CSV。在它完成并通过同样检查之前，不应该把它纳入 benchmark claim。这些检查包括：Slurm COMPLETED 0:0、干净的 stderr、CTest，以及预期的矩阵/线程覆盖。

下一步

最直接的下一步是保存证据：34852262 Eigen evidence 位于 /gscratch/scrubbed，这是会被清理的 scratch 空间。它应该在存储被清理前被打包或镜像。

之后路径很清楚：

  1. 持续跟踪 192-core probe，并且只在它干净完成后报告。
  2. 在 Eigen 路径稳定后，加入更多外部 baseline。
  3. 继续使用当前 report pipeline 生成未来图表，而不是手动复制 raw data。
  4. 等 SpMV 报告流程变得稳定且可重复之后，再推进 CG 和 Lanczos。

这次工作的主要经验是：项目还很小，Eigen 在当前 measured comparisons 里更快，但证据链已经足够扎实，可以继续在其上构建。这正是这个阶段最需要拿到的结果。