【摘 要】
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批矩阵乘作为高性能计算和智能计算中的核心运算,有稠密计算和批量计算两大特征,在新兴众核处理器上的实现和优化至关重要。本文基于新一代申威众核处理器,对批矩阵乘的计算特征和访存行为进行了深入分析,针对不同类型的不规则矩阵乘分别设计了相应的执行算法;对访存和计算进一步优化,达到计算访存平衡;通过算法选择器和任务调度器对各算法进行动态选择和调度,充分发挥众核处理器的强大计算能力。本文的主要工作包括以下几个
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批矩阵乘作为高性能计算和智能计算中的核心运算,有稠密计算和批量计算两大特征,在新兴众核处理器上的实现和优化至关重要。本文基于新一代申威众核处理器,对批矩阵乘的计算特征和访存行为进行了深入分析,针对不同类型的不规则矩阵乘分别设计了相应的执行算法;对访存和计算进一步优化,达到计算访存平衡;通过算法选择器和任务调度器对各算法进行动态选择和调度,充分发挥众核处理器的强大计算能力。本文的主要工作包括以下几个方面:1.提出了包含执行层和决策层的两层算法框架。执行层根据处理器硬件架构设计了单从核、单簇、四簇和全核组四种算法,以适应输入矩阵的不同规模和形状。由于各算法对计算资源的利用方式不同,因此执行层分别设计了正反播送、循环移位和行列双广播片上并行算法和数据共享策略,有效提升计算并行度和数据重用性。决策层负责算法选择和任务调度,其中基于多分类SVM的算法选择器实现了对执行算法的有效选择,平均准确率超95.3%。动态任务调度器解决了静态任务分配的长尾问题,平衡了计算单元间的任务负载。2.通过数据预取和自适应分块算法实现了计算和访存平衡。针对处理器计算性能和访存带宽之间的鸿沟,采用基于DMA和RMA的混合数据预取策略,有效隐藏了访存和通信开销,使算法整体性能提升80%以上。矩阵乘算法的计算强度与循环顺序及其分块大小有关,是联系计算和访存的关键因素。为了平滑不规则矩阵乘的性能抖动,提出以计算强度为目标的分块搜索引擎,自适应地给出最优循环顺序及其分块大小,使算法在不同输入下都有稳定的性能优势。此外,打包-填充-整理算法将矩阵的转置填充与计算访存的异步重叠结合,有效隐藏了转置矩阵的转置填充开销并节省了 LDM空间。3.面向新一代申威指令集设计了全新的计算内核。内核采用手工汇编的方式实现指令选择、寄存器分配和指令调度等工作。首先采用向量外积的计算形式,通过vlenma和vlenmas指令实现了微内核的矩阵乘和标量乘法,并根据寄存器的计算并行度和计算强度选择了最优分块大小。然后对指令序列进行相关性分析,采用基于寄存器缓冲的指令重排技术,扩大指令间的安全距离,实现了计算访存指令的双发射,使算法整体性能提升380%以上。通过以上工作,本文在新一代申威处理器上实现了高效的不规则批矩阵乘运算,其中全核组算法性能可达2TFLOPS,逼近理论峰值,且各算法在多数矩阵规模下都能保持明显性能优势。
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