Warum ist BLAS so viel schneller als benutzerdefinierte Matrixmultiplikationsimplementierungen?

Wie BLAS außergewöhnliche Leistung erzielt

Beeindruckende Geschwindigkeitsdiskrepanz

Ein Vergleich zwischen einer benutzerdefinierten Matrix Multiplikationsimplementierung und BLAS zeigen eine bemerkenswerte Leistungsungleichheit. BLAS nutzt hochoptimierte Techniken, um kundenspezifische Implementierungen deutlich zu übertreffen.

Ebenen der BLAS-Optimierung

BLAS ist basierend auf dem Betriebsumfang in drei Ebenen gegliedert:

Ebene 1: Vektoroperationen, die von Vektorisierungs- und SIMD-Funktionen profitieren.

Ebene 2: Matrix-Vektoroperationen, die Multiprozessorarchitekturen und gemeinsam genutzten Speicher nutzen können.

Ebene 3: Matrix-Matrix-Operationen, die eine große Anzahl von Operationen auf einer vergleichsweise kleinen Datenmenge ausführen. Auf dieser Ebene wird eine Cache-Optimierung eingesetzt, die die Leistung deutlich steigert.

Implementierung und Compiler-Auswirkungen

Entgegen der landläufigen Meinung sind die meisten Hochleistungs-BLAS-Implementierungen nicht in Fortran geschrieben. Bibliotheken wie ATLAS und OpenBLAS nutzen C oder sogar Assembler für leistungskritische Komponenten. Fortran wird hauptsächlich für die Referenzimplementierung und die Schnittstelle mit LAPACK verwendet.

Warum benutzerdefinierte Implementierungen nicht ausreichen

Benutzerdefinierten Implementierungen fehlen in der Regel die von BLAS verwendeten ausgefeilten Optimierungstechniken. Insbesondere gelingt es ihnen oft nicht, die Cache-Optimierung zu nutzen, was erheblich zur außergewöhnlichen Leistung von BLAS beiträgt.

Innovative BLIS-Papiere

Die jüngsten Fortschritte auf diesem Gebiet werden im bahnbrechenden BLIS hervorgehoben Papiere. Diese Artikel bieten Einblicke in die Feinheiten der BLAS-Optimierung und präsentieren eine prägnante Implementierung eines Matrix-Matrix-Produkts. Varianten, die intrinsische Codes und Assembler-Code verwenden, verbessern die Leistung weiter.

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