Add ARM64 SIMD support for sparse CPU math
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- csharp
- Área
- machine-learning, performance
Línea de trabajo
Start in src/Microsoft.ML.CpuMath/CpuMathUtils.netcoreapp.cs at DotProductSparse (lines 397-425) and indexed AddScale (lines 197-225), then inspect the existing x86 optimized paths and scalar fallback. Investigate ARM64 SIMD options and benchmark different entry counts and index layouts, including tails. Done means beneficial ARM64 paths preserve other paths and fallback behavior, with correctness, intrinsics-disabled, L-BFGS, save/load, and prediction validation.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is your feature request related to a problem? Please describe.
CpuMathUtils.DotProductSparse and indexed AddScale currently use scalar loops on ARM64. Their optimized paths depend on SSE/AVX. These operations are used in sparse L-BFGS training and linear-model prediction.
Describe the solution you'd like
Investigate ARM64 SIMD implementations for these two operations. Preserve the existing x86 paths and scalar fallback. Enable the new paths only where benchmarks show a benefit.
Validation should cover:
- Different stored-entry counts and index layouts, including short inputs and scalar tails.
- Correctness against scalar reference results, with hardware intrinsics enabled and disabled.
- L-BFGS training, model save/load, and prediction.
Describe alternatives you've considered
Retain scalar loops where SIMD does not improve performance, especially for short inputs. Dense TensorPrimitives operations are not a direct replacement for indexed sparse math.
Additional context
Related: #6875 migrated dense operations to TensorPrimitives but left these sparse operations unchanged.
Relevant source: DotProductSparse and indexed AddScale.
- Lenguaje dominante
- C#
- Estrellas
- 9.4k
- Forks
- 2k
- Merge medio
- 2 d 18 h
- PR fusionados (30 d)
- 64
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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