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J-GLOBAL ID:202002215566292398   整理番号:20A0742158

ステンシル符号上のARMのスケーラブルなベクトル拡張の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Arm’s scalable vector extension on stencil codes
著者 (11件):
資料名:
巻: 76  号:ページ: 2039-2062  発行年: 2020年 
JST資料番号: T0418A  ISSN: 0920-8542  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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データレベルの並列性はしばしば無視されるか,あるいは利用されない。ベクトル/SIMD能力を通して達成して,それはスレッドレベル並列性のような広く使われる技術のトップに関して実質的性能改良を提供することができた。しかしながら,手動ベクトル化は,各特定の命令セットまたはレジスタサイズに対して繰り返される必要がある面倒でコストのかかるプロセスである。さらに,自動コンパイラベクトル化は符号複雑性に敏感であり,通常データと制御依存性により制限される。これらの問題のいくつかに取り組むために,Armは最近,ベクトル長さ(VLA)であるスケーラブルベクトル拡張(SVE)の新しいベクトルISAをリリースした。VLAは,物理ベクトルレジスタ長に関係なく実行する二値ファイルの生成を可能にする。本論文において,著者らは,科学的コンピューティングにおいて普遍的に,ステンシル計算を実行して,最適化するために,SVEの主要特性を活用した。著者らは,SVEがループ非ローリング,ループ融合,負荷取引またはデータ再利用のような教科書最適化の容易な展開を可能にすることを示した。128から2048ビットの範囲のベクトル長を用いた詳細なシミュレーションにより,これらの最適化により1.57[数式:原文を参照]までの直接ベクトル化符号に対する性能改善が可能になることを示した。さらに,ある最適化は,計算強度と命令オーバーヘッドの低減により性能を損なうことができ,コンパイラ最適化に有用な洞察を提供することを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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ディジタル計算機方式一般  ,  言語プロセッサ 
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