BLAS がカスタム行列乗算の実装よりもはるかに高速なのはなぜですか?

BLAS が卓越したパフォーマンスを達成する方法

驚くべき速度の差異

カスタム マトリクス間の比較乗算の実装と BLAS を比較すると、顕著なパフォーマンスの違いが明らかになります。 BLAS は高度に最適化された技術を活用して、カスタム実装を大幅に上回ります。

BLAS 最適化のレベル

BLAS は、操作の範囲に基づいて 3 つのレベルに構造化されています。

レベル 1: ベクトル化と SIMD 機能の恩恵を受けるベクトル演算。

レベル 2: マルチプロセッサ アーキテクチャと共有メモリを利用できる行列ベクトル演算。

レベル 3: 比較的少量のデータに対して多数の演算を実行する行列間演算。このレベルではキャッシュの最適化が採用され、パフォーマンスが大幅に向上します。

実装とコンパイラへの影響

一般に信じられていることに反して、高パフォーマンスの BLAS 実装のほとんどは Fortran で書かれていません。 ATLAS や OpenBLAS などのライブラリは、パフォーマンスが重要なコンポーネントに C またはアセンブラを利用します。 Fortran は、主にリファレンス実装と LAPACK とのインターフェースに使用されます。

カスタム実装では不十分な理由

カスタム実装には、通常、BLAS で採用されている高度な最適化テクニックが欠けています。具体的には、BLAS の優れたパフォーマンスに大きく貢献するキャッシュの最適化を利用できないことがよくあります。

革新的な BLIS 論文

この分野の最近の進歩は、画期的な BLIS で強調されています。書類。これらの論文は、BLAS 最適化の複雑さについての洞察を提供し、行列-行列積の簡潔な実装を示します。組み込み関数とアセンブラー コードを利用するバリアントにより、パフォーマンスがさらに向上します。

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