Hacktoberfest 2026:メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

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

オープン
#2 コメント 5 件 リアクション 1 件 担当者 0 名 GitHub で見る

まだ誰も着手していません。

評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
18/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
cpp
領域
hpc, performance

調査の方向性

まず、行列ベクトル乗算を使用する、提案された2段階のリダクションと、issueに記載されたArm SMEおよびIntel AMXの制約を確認します。次に、関連する実装のコンテキストを把握するため、参照されているSimSIMDのpull requestを確認します。このアプローチの実装を定義し、ベンチマークまで完了すれば、対応完了とみなされますが、issueではリポジトリのファイルやテストは指定されていません。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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.

主要言語
C++
スター
119
フォーク
10
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

ashvardanian/ParallelReductionsBenchmark のほかの issue

ashvardanian/ParallelReductionsBenchmark の issue をすべて見る

似ている issue

C++ の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。