|
1.2§ Vektor protsessor.
"Masiv protsessor" bu yerga yo'naltiradi. Massivni qayta ishlash bilan adashtirmaslik kerak .Ushbu maqola katta vektorlarni (massivlarni) qayta ishlash uchun maxsus ishlab chiqilgan protsessorlar (jumladan, GPUlar ) haqida. Ba'zi umumiy maqsadli kompyuterlarda mavjud bo'lgan SIMD ko'rsatmalari uchun Flinn taksonomiyasi § Yagona ko'rsatmalar oqimi, bir nechta ma'lumotlar oqimi (SIMD) ga qarang .
Hisoblashda vektor protsessor yoki massiv protsessor markaziy protsessor bo'lib, ko'rsatmalar to'plamini amalga oshiradi, bu erda uning ko'rsatmalari vektorlar deb ataladigan katta bir o'lchovli ma'lumotlar massivlarida samarali va samarali ishlashga mo'ljallangan . Bu ko'rsatmalari faqat bitta ma'lumot elementlarida ishlaydigan skalyar protsessorlardan farqli o'laroq va qo'shimcha bitta ko'rsatma, bir nechta ma'lumot (SIMD) yoki SWARga ega bo'lgan bir xil skaler protsessorlardan farqli o'laroq.Arifmetik birliklar. Vektor protsessorlari ma'lum ish yuklarida, xususan, raqamli simulyatsiya va shunga o'xshash vazifalarda ishlashni sezilarli darajada yaxshilaydi. Vektorli ishlov berish usullari video-o'yin konsoli apparatida va grafik tezlatgichlarda ham ishlaydi .Vektorli mashinalar 1970-yillarning boshlarida paydo boʻlgan va 1970-yillardan 1990-yillargacha superkompyuter dizaynida, xususan, turli Cray platformalarida ustunlik qilgan. An'anaviy mikroprotsessor konstruktsiyalarining narx-navo nisbatining tez pasayishi 1990-yillarda vektorli superkompyuterlarning qisqarishiga olib keldi.
1.3§ Vektor protsessorining xususiyatlari.
Ko'pgina SIMD ISAlar quyidagi ro'yxatni olgan yoki undan ilhomlangan bo'lsa, vektor protsessorining odatiy xususiyatlari quyidagilardir:
Vektorni yuklash va saqlash - Ro'yxatdan o'tish dizayniga ega vektor arxitekturalarida (skalar protsessorlar uchun yuklash-saqlash arxitekturasiga o'xshash) xotira va vektor registrlari o'rtasida bir nechta elementlarni uzatish bo'yicha ko'rsatmalar mavjud. Odatda, bir nechta manzillash rejimlari qo'llab-quvvatlanadi. Birlik-qadam manzillash rejimi muhim; Zamonaviy vektor arxitekturalari odatda o'zboshimchalik bilan doimiy qadamlarni qo'llab-quvvatlaydi, shuningdek, tarqalish/to'plash (shuningdek, indekslangan ) manzillash rejimini qo'llab-quvvatlaydi. Murakkab arxitekturalar segment yuki va do'konlarni qo'llab-quvvatlashni , standart vektor yuki va do'konlarining birinchi muvaffaqiyatsiz variantlarini ham o'z ichiga olishi mumkin. Segment yuklamalari xotiradan vektorni o'qiydi, bu erda har bir element ma'lumotlar strukturasi hisoblanadibir nechta a'zolarni o'z ichiga oladi. A'zolar ma'lumotlar strukturasidan (element) chiqariladi va har bir chiqarilgan a'zo boshqa vektor registriga joylashtiriladi.
Maskali operatsiyalar – predikat maskalari shoxlarga murojaat qilmasdan parallel if/then/else konstruksiyalariga imkon beradi. Bu shartli bayonotlar bilan kodni vektorlash imkonini beradi.
Siqish va kengaytirish - odatda bit niqobidan foydalangan holda, ma'lumotlar niqobdagi bitlar o'rnatilgan yoki aniq bo'lganiga qarab chiziqli ravishda siqiladi yoki kengaytiriladi (qayta taqsimlanadi), shu bilan birga har doim ketma-ket tartib saqlanib qoladi va hech qachon qiymatlarni takrorlamaydi (Gther-Scatter aka permutedan farqli o'laroq) . Ushbu ko'rsatmalar AVX-512 da mavjud .
Register Gather, Scatter (aka permute) [28] – siqilish/kengaytirish mavzusining kamroq cheklovchi koʻproq umumiy oʻzgarishi, buning oʻrniga boshqa vektorni “qayta tartiblash” uchun indekslarni belgilash uchun bitta vektorni oladi. Yig'ish/tarqatish siqish/kengaytirishdan ko'ra amalga oshirish murakkabroq va tabiatan ketma-ket bo'lmagani uchun vektor zanjiriga xalaqit berishi mumkin . To'plash-tarqatish xotirasini yuklash/saqlash rejimlari bilan adashtirmaslik kerak , yig'ish/tarqatish vektor operatsiyalari vektor registrlarida ishlaydi va ko'pincha buning o'rniga almashtirish ko'rsatmasi deb ataladi .
Splat va Extract - skaler va vektor o'rtasidagi o'zaro ta'sir uchun foydalidir, ular vektor bo'ylab bitta qiymatni uzatadi yoki vektordan bitta elementni chiqaradi.
Iota - bu juda oddiy va strategik jihatdan foydali ko'rsatma bo'lib, u darhol ketma-ket o'sib boruvchi elementlarni ketma-ket elementlarga tushiradi. Odatda noldan boshlanadi.
Qisqartirish va takrorlash - vektor bo'yicha xaritalashni amalga oshiradigan operatsiyalar (masalan, butun vektorning bitta maksimal qiymatini toping yoki barcha elementlarni yig'ing). Iteratsiya shaklda bo'ladi, x[i] = y[i] + x[i-1]bu erda Reduction shaklda bo'ladix = y[0] + y[1]… + y[n-1]
Matritsalarni ko'paytirishni qo'llab-quvvatlash - xotiradan ma'lumotlarni algoritmik ravishda yuklash yoki vektor elementlariga odatiy chiziqli kirishni qayta tartiblash (qayta xaritalash) yoki "Akkumulyatorlar" bilan ta'minlash, o'zboshimchalik o'lchamdagi matritsalarni samarali qayta ishlash orqali. IBM POWER10 MMA ko'rsatmalarini taqdim etadi [29] , garchi aniq SIMD o'lchamiga mos kelmaydigan ixtiyoriy matritsa kengliklari uchun ma'lumotlarni takrorlash usullari kerak bo'lsa-da, bu registr fayl resurslarini isrof qiladi. [30] [31] NVidia yuqori darajadagi Matrix CUDA API-ni taqdim etadi, ammo ichki tafsilotlar mavjud emas. [32] Resursni tejaydigan eng samarali usul boshqa chiziqli vektor maʼlumotlariga kirishni joyida qayta tartiblashdir.
Kengaytirilgan matematik formatlar - ko'pincha Galois maydoni arifmetikasini o'z ichiga oladi, lekin ikkilik kodli o'nlik yoki o'nlik qattiq nuqtani o'z ichiga olishi mumkin va parallel o'tkazish va bajarishni qo'llab-quvvatlash orqali ancha kattaroq (ixtiyoriy aniqlik) arifmetik operatsiyalarni qo'llab-quvvatlaydi.
Bit manipulyatsiyasi - shu jumladan bit darajasidagi almashtirish operatsiyalarining vektorlashtirilgan versiyalari, bit maydonini kiritish va ekstrakti, santrifüj operatsiyalari, aholi soni va boshqalar .
Do'stlaringiz bilan baham: |
