BLAS가 맞춤형 행렬 곱셈 구현보다 훨씬 빠른 이유는 무엇입니까?

BLAS가 탁월한 성능을 달성하는 방법

놀라운 속도 불일치

맞춤형 매트릭스 비교 곱셈 구현과 BLAS는 놀라운 성능 차이를 보여줍니다. BLAS는 고도로 최적화된 기술을 활용하여 사용자 정의 구현을 크게 능가합니다.

BLAS 최적화 수준

BLAS는 작업 범위에 따라 세 가지 수준으로 구성됩니다.

레벨 1: 벡터화 및 SIMD 기능의 이점을 활용하는 벡터 연산

레벨 2: 다중 프로세서 아키텍처 및 공유 메모리를 활용할 수 있는 매트릭스 벡터 연산

레벨 3: 비교적 적은 양의 데이터에 대해 많은 작업을 수행하는 행렬-행렬 작업입니다. 이 수준에서는 캐시 최적화를 사용하여 성능을 크게 향상시킵니다.

구현 및 컴파일러 영향

일반적인 믿음과는 달리 대부분의 고성능 BLAS 구현은 Fortran으로 작성되지 않습니다. ATLAS 및 OpenBLAS와 같은 라이브러리는 성능이 중요한 구성 요소에 C 또는 어셈블러를 활용합니다. Fortran은 주로 참조 구현 및 LAPACK과의 인터페이스에 사용됩니다.

맞춤형 구현이 부족한 이유

맞춤형 구현에는 일반적으로 BLAS에서 사용하는 정교한 최적화 기술이 부족합니다. 특히 BLAS의 탁월한 성능에 크게 기여하는 캐시 최적화를 활용하지 못하는 경우가 많습니다.

혁신적인 BLIS 논문

이 분야의 최근 발전은 획기적인 BLIS에서 강조됩니다. 서류. 이 논문은 BLAS 최적화의 복잡성에 대한 통찰력을 제공하고 매트릭스-매트릭스 제품의 간결한 구현을 제시합니다. 내장 함수와 어셈블러 코드를 활용하는 변형은 성능을 더욱 향상시킵니다.

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