Mengapakah BLAS jauh lebih pantas daripada pelaksanaan pendaraban matriks tersuai?

Bagaimana BLAS Mencapai Prestasi Luar Biasa

Percanggahan Kelajuan Mengagumkan

Perbandingan antara matriks tersuai pelaksanaan pendaraban dan BLAS mendedahkan perbezaan prestasi yang luar biasa. BLAS memanfaatkan teknik yang sangat dioptimumkan untuk mengatasi pelaksanaan tersuai dengan ketara.

Tahap Pengoptimuman BLAS

BLAS distrukturkan kepada tiga peringkat berdasarkan skop operasi:

Tahap 1: Operasi vektor yang mendapat manfaat daripada keupayaan vektorisasi dan SIMD.

Tahap 2: Operasi vektor matriks yang boleh memanfaatkan seni bina berbilang pemproses dan memori dikongsi.

Tahap 3: Operasi matriks-matriks yang melaksanakan bilangan operasi yang tinggi pada jumlah data yang agak kecil. Tahap ini menggunakan pengoptimuman cache, meningkatkan prestasi dengan ketara.

Pelaksanaan dan Impak Pengkompil

Bertentangan dengan kepercayaan popular, kebanyakan pelaksanaan BLAS berprestasi tinggi tidak ditulis dalam Fortran. Perpustakaan seperti ATLAS dan OpenBLAS menggunakan C atau pemasang untuk komponen kritikal prestasi. Fortran digunakan terutamanya untuk pelaksanaan rujukan dan antara muka dengan LAPACK.

Mengapa Pelaksanaan Tersuai Jatuh

Pelaksanaan tersuai biasanya tidak mempunyai teknik pengoptimuman canggih yang digunakan oleh BLAS. Khususnya, mereka sering gagal memanfaatkan pengoptimuman cache, yang menyumbang dengan ketara kepada prestasi luar biasa BLAS.

Kertas BLIS Inovatif

Kemajuan terkini dalam bidang ini diserlahkan dalam BLIS yang terobosan kertas kerja. Kertas kerja ini memberikan pandangan tentang selok-belok pengoptimuman BLAS dan membentangkan pelaksanaan ringkas produk matriks-matriks. Varian yang menggunakan intrinsik dan kod pemasang meningkatkan lagi prestasi.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah BLAS jauh lebih pantas daripada pelaksanaan pendaraban matriks tersuai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!