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Using Mat-Mul Instructions, like Arm SME and Intel AMX

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
18/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
cpp
Ambito
hpc, performance

Direzione di ricerca

Inizia esaminando la riduzione proposta in due fasi mediante moltiplicazioni matrice-vettore e i vincoli di Arm SME e Intel AMX descritti nell’issue. Poi esamina la pull request di SimSIMD indicata per il relativo contesto di implementazione. Il lavoro sarebbe considerato completato con un’implementazione definita e sottoposta a benchmark di questo approccio, ma l’issue non indica file o test del repository.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

good first issue

Array reductions can be represented as a two-stage pipeline built on top of matrix-vector multiplications, where the vector is made of all ones.

Let's say our hardware supports fast 16 by 16 matrix multiplications with a single instruction. We can reshape the input array of length $N$ as a matrix of $16$ rows and $N/16$ columns, and use a tiled matrix-multiplication instruction sliding through that wide matrix, multiplying it by a $16$-element vector of ones, and accumulating into $16$ other floats.

In reality, we can't user Intel AMX with float32 inputs, but we can use Arm SME, and later apply similar techniques to SimSIMD.

Lingua principale
C++
Stelle
119
Fork
10
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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