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多核龙芯3A上二级BLAS库的优化 被引量：8
1
作者 李毅 何颂颂 李恺 《计算机系统应用》 2011年第1期163-167,共5页
针对龙芯3A体系结构以及二级BLAS库函数的特点,在指令级、存储级和线程级抽取并行方案,总结了一些合适的优化方法,并对其进行了定量的分析。实验表明,这些优化可以将二级BLAS函数单线程的性能提升20%以上,多线程下也可以得到2.5倍左右... 针对龙芯3A体系结构以及二级BLAS库函数的特点,在指令级、存储级和线程级抽取并行方案,总结了一些合适的优化方法,并对其进行了定量的分析。实验表明,这些优化可以将二级BLAS函数单线程的性能提升20%以上,多线程下也可以得到2.5倍左右的加速比,这对今后多核龙芯上的系统软件优化工作有着一定的帮助。 展开更多
关键词 龙芯3A BLAS 优化 gemv GER 访存 多线程
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面向商用存算一体架构矩阵乘算子协同优化策略研究
2
作者 贺煜凯 谢童欣 +2 位作者 朱振华 高岚 李冰 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第9期3187-3197,共11页
由于近存架构对数据密集型程序加速的潜力,Samsung等公司推出基于高带宽存储器与存内计算(HBM-PIM)的近存芯片用于大模型加速,得益于HBM的高带宽和天然并行特性,近存计算表现出对大模型极佳的加速。该文发现,矩阵规模变化时,HBM-PIM架... 由于近存架构对数据密集型程序加速的潜力,Samsung等公司推出基于高带宽存储器与存内计算(HBM-PIM)的近存芯片用于大模型加速,得益于HBM的高带宽和天然并行特性,近存计算表现出对大模型极佳的加速。该文发现,矩阵规模变化时,HBM-PIM架构的加速性能表现出不稳定性,限制了大模型部署的加速提升。为了释放HBM-PIM的加速潜力,该文深度分析了不同规模算子在HBM-PIM上性能差异的根本原因在于当前HBM-PIM对矩阵乘数据划分、映射和执行的支持不足,进而提出融合动态Bank分配、奇偶Bank交错式地址映射与分片虚拟化计算优化方法,有效提高了资源利用率和计算并行性。评估结果表明,所提方法对不同规模的矩阵计算都取得了1.894~8.225的加速比,相比优化前,性能平均提升了2.7倍。该文所提方案有效增强了PIM体系结构在多尺度任务下的可扩展性与适配能力,为AI算子在存内计算平台上的高效映射与调度提供了有益参考。 展开更多
关键词 存算一体 算子性能优化 矩阵乘算子 数据并行 地址映射策略
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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 被引量：2
3
作者 邓洁 赵荣彩 王磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期215-220,共6页
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... 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。 展开更多
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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