降低模板计算在数据组织与算术计算中的冗余
分布式、并行与集群计算
2021-03-18 v1
摘要
模板计算是各类科学与工程应用中最重要的核心之一。大量工作聚焦于向量化技术，旨在开发核内数据并行性。简而言之，这些技术在与分块集成时，要么引发数据对齐冲突，要么损害数据局部性。本文设计了一种新颖的转置布局，以在数据空间中为分块保持数据局部性，同时降低向量化的数据重组开销。随后我们提出一种时间计算折叠方法，旨在通过利用寄存器重用、缓解增加的寄存器压力，并以线性回归模型推导泛化能力，来进一步降低算术计算的冗余。在 AVX-2 和 AVX-512 CPU 上的实验结果表明，我们的方法获得了具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2103.09235,
title = {Reducing Redundancy in Data Organization and Arithmetic Calculation for Stencil Computations},
author = {Kun Li and Liang Yuan and Yunquan Zhang and Yue Yue and Hang Cao and Pengqi Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09235},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2103.08825