Преимущества и недостатки использования метода векторов указателей в векторном потоковом процессоре
Автор: Дикарев Николай Иванович, Шабанов Борис Михайлович, Шмелв Александр Сергеевич
Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy
Рубрика: Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Статья в выпуске: 4 (51) т.12, 2021 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена анализу выполнения программы быстрой сортировки (Quicksort) в векторном процессоре с архитектурой управления потоком данных (ВПП), в котором для хранения массивов используется метод векторов/указателей. Выявленный ранее на программе Quicksort недостаток хранения массивов с помощью векторов указателей был компенсирован введением команд split и fuse в систему команд процессора. Анализируется усовершенствованный граф программы Quicksort и результаты её моделирования на исходной и модернизированной системе команд ВПП. Производится сравнение результатов моделирования ВПП с производительностью процессорного ядра IntelSkylake.
Векторный процессор, архитектура управления потоком данных, программа сортировки, параллелизм, векторная производительность, система команд
Короткий адрес: https://sciup.org/143178115
IDR: 143178115 | УДК: 004.272.25:004.272.44 | DOI: 10.25209/2079-3316-2021-12-4-65-83
Advantages and disadvantages of using the pointer vector method in a vector dataflow processor
The article is devoted to the analysis of the Quicksort program execution in the vector dataflow processor (VDP), which uses the pointer vectors method to store arrays. Earlier revealed deficiency of pointer vectors method was compensated by the introduction of split and fuse commands into the processor instruction set. In this article we analyze improved graph of the Quicksort program and the results of its simulation on the original and modernized instruction sets of VDP. We also compare simulation results with performance of Intel Skylake processor core.
Список литературы Преимущества и недостатки использования метода векторов указателей в векторном потоковом процессоре
- A. H. Veen. “Dataflow machine architecture”, ACM Computing Surveys, 18:4, pp. 365--396. DOI: 10.1145/27633.28055
- Д. Л. Хеннеси, Д. А. Паттерсон. Компьютерная архитектура. Количественный подход, ред. А. К. Ким , Техносфера, М., 2016, ISBN 978-5-94836-413-1, 936 с.
- T. Yuba, K. Hiraki, T. Shimada, S. Sekiguchi, K. Nishida. “578--585”, ACM '87 (December 1987, Dallas, Texas, USA), IEEE Computer Society Press, Washington, DC, US.
- J. Gurd, W. Bohm, Yong Meng Teo. “Performance issues in dataflow machines”, Future Generations Computer Systems, 3:4 (1987), pp. 285--297.
- W. M. Miller, W. A. Najjar, A. P. Wim Bohm. “A model for dataflow based vector execution”, ICS'94 (July 1994), 1994, pp. 11--22. DOI: 10.1145/181181.181197
- N. I. Dikarev, B. M. Shabanov, A. S. Shmelлv. “Advantages and disadvantages of using the pointer vector method in a vector dataflow processor”, Program Systems: Theory and Applications, 11:4(47) (2020), pp. 55–71 (in Russian).
- N. I. Dikarev, A. S. Shmelлv. “The vector-pointer method and its use in the dataflow processor”, ITNOU: Informatsionnyye tekhnologii v nauke, obrazovanii i upravlenii, 2021, no. 1(17), pp. 86–91 (in Russian).
- N. I. Dikarev, B. M. Shabanov, A. S. Shmelлv. “Structure store implementation in vector dataflow processor”, Trudy NIISI RAN, 9:6 (2019), pp. 156–160 (in Russian).
- N. I. Dikarev, B. M. Shabanov, A. S. Shmelлv. “Fast sorting algorithms for vector dataflow processor”, Izvestiya YuFU. Tekhnicheskiye nauki, 2014, no. 12(161), Tematicheskiy vypusk: Superkomp’yuternyye tekhnologii, pp. 36–46 (in Russian).
- N. I. Dikarev, B. M. Shabanov, A. S. Shmelлv. “Fine-grained parallelism and higher core performance: advantages of vector dataflow processor”, Program Systems: Theory and Applications, 10:4(43) (2019), pp. 201–217 (in Russian).
- B. Bramas. “A novel hybrid Quicksort algorithm vectorized using AVX-512 on Intel Skylake”, International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8:10 (2017), pp. 337–344.
