基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化

邓洁; 赵荣彩; 王磊

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基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化

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通用矩阵向量乘法(GEMV)函数是整个二级基础线性代数子程序(BLAS)函数库的构建基础,BLAS作为关键基础计算软件之一,目前在申威处理器上却没有一个高性能实现的版本。针对上述问题,为充分发挥申威1621平台的高性能BLAS库计算优势,提出一种基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化方法。首先对GEMV函数进行计算重排序、循环分块的改进;然后采取单指令多数据流(SIMD)以及指令重排的优化方式;最后对内存分配方式进行择优选择。测试结果表明,GEMV函数平均性能达到GotoBLAS版的2.17倍。在使用堆栈分配内存空间或增加对y向量步长的判断分支两种方案后,相较于GotoBLAS,小规模矩阵的平均性能由2.265倍提升至2.875倍。为提高大规模矩阵的性能,以及发挥申威1621多核处理器并行机制,在开启4线程后,平均性能达到单核的3.57倍。因此,优化后的GEMV函数在申威平台上较好的体现了并行效果。

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来源
《计算机应用》 |2022年第s01期|215-220|共6页
作者
邓洁; 赵荣彩; 王磊;
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作者单位

中原工学院前沿信息技术研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
申威1621; 基础线性代数子程序函数库; 单指令多数据流; 通用矩阵向量乘法; 性能优化;

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