Bliss: Höchstleistung auf Arm-basierten Architekturen - Jetzt mehr erfahren!

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Erste Arm-basierte Architektur: Scalable Vector Extension (SVE)
   • 2.1 Architektur und Implementierungen von SVE
   • 2.2 Leistung von Bliss auf A64FX
   • 2.3 Möglichkeiten der Optimierung
3. Zweite Arm-basierte Architektur: Apple Matrix 4 Processor (AMX2)
   • 3.1 Was ist AMX2?
   • 3.2 Herausforderungen bei der Programmierung von AMX2
   • 3.3 Leistung von Bliss auf AMX2
   • 3.4 Veröffentlichung und Installation
4. Fazit
5. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Artikel: Die Portierung von Bliss auf Arm-basierte Architekturen (Originaltitel: "Porting Bliss to Arm-based Architectures")

📥 Einführung Heute möchte ich Ihnen gerne über meine Erfahrungen bei der Portierung von Bliss auf zwei arm-basierte Architekturen berichten. Dabei handelt es sich um die Scalable Vector Extension (SVE) und den Apple Matrix 4 Processor (AMX2). Bliss steht für "Blast-like Functionality Instantiation Software" und bietet eine hohe Leistung und Portabilität. In diesem Artikel werde ich Ihnen sowohl die Architekturen als auch die Leistung der Portierung im Detail vorstellen. Außerdem möchte ich Ihnen die Möglichkeiten der Optimierung aufzeigen.

1️⃣ Erste Arm-basierte Architektur: Scalable Vector Extension (SVE)

2️⃣ Architektur und Implementierungen von SVE

Bevor ich auf die Leistung von Bliss auf der SVE-Architektur eingehe, möchte ich Ihnen zunächst die Architektur und die verschiedenen Implementierungen von SVE vorstellen. SVE steht für Scalable Vector Extension und ermöglicht die Verwendung von Vektoren unterschiedlicher Längen in einem einzigen Befehlssatz. Die Vektorlängen reichen dabei von 128 Bit bis zu 2048 Bit. Aktuell gibt es drei Implementierungen von SVE: Fujitsu A64FX mit 512-Bit-Vektoren, Ampere Altra mit 256-Bit-Vektoren und der kommende Arm Neoverse N2 mit 128-Bit-SVE. Außerdem steht auch ein Simulator für die Arm-Architektur der Generation 5 zur Verfügung.

3️⃣ Leistung von Bliss auf A64FX

Nachdem ich Ihnen die Implementierungen von SVE vorgestellt habe, möchte ich nun auf die Leistung von Bliss auf der A64FX-Architektur eingehen. Dabei muss ich jedoch erwähnen, dass es noch einige Herausforderungen bei der Portierung von bestimmten Kernels gibt. Ein Beispiel dafür ist der Triangle Solver, der unterperformt, weil der entsprechende Kernel noch nicht implementiert ist. Dennoch zeigt Bliss bei der generischen Matrix-Matrix-Multiplikation eine bessere Leistung als der Vendor-Blast-SSL2-Algorithmus. In der Grafik können Sie die Performance von Bliss im Vergleich zu Vendor-Blast-SSL2 sehen.

4️⃣ Möglichkeiten der Optimierung

Neben der Leistung von Bliss auf A64FX möchte ich Ihnen auch die Möglichkeiten der Optimierung vorstellen. Insbesondere die Verwendung von Index-Floating-Point-Multiplizierakkumulatoren kann die Leistung auf Arm-basierten Architekturen weiter verbessern. Auf A64FX müssen wir aufgrund fehlender Unterstützung auf Index-Einheiten zurückgreifen. Jedoch performen die Index-Floating-Point-Multiplizierakkumulatoren auf Arm Neoverse V1 deutlich besser. Durch die Implementierung dieser Optimierungen kann die Leistung von Bliss auf Neoverse V1 weiter verbessert werden. Außerdem sind weitere Optimierungen für das NEON-ISA geplant, die ebenfalls die Leistung auf Neoverse V1 steigern werden.

2️⃣ Zweite Arm-basierte Architektur: Apple Matrix 4 Processor (AMX2)

3️⃣ Was ist AMX2?

Nun möchte ich Ihnen die zweite Arm-basierte Architektur vorstellen: den Apple Matrix 4 Processor (AMX2). AMX2 ist ein nicht-offizieller Begriff für den verborgenen Matrix-Koprozessor in Apple-Chips wie dem A13, A14, A15 und M1. AMX2 führt Outer-Product-Operationen von 512-Bit-Vektoren durch und ermöglicht eine effiziente Berechnung von Matrizen. Die Architektur von AMX2 unterscheidet sich jedoch von traditionellen Vektorregistern, da X- und Y-Vektoren in separaten Registerdateien gespeichert und auf einem zusätzlichen Registerfile für das Ergebnis (Z) akkumuliert werden. Diese Flexibilität ist insbesondere für convolutional Operations von Vorteil.

3️⃣ Herausforderungen bei der Programmierung von AMX2

Bei der Programmierung von AMX2 gibt es einige Herausforderungen, da Apple keine Beispiele für AMX2-Anweisungen zur Verfügung stellt. Daher müssen wir die Anweisungen als Maschinencode hartcodieren. Es gibt jedoch keine Probleme mit der Belegung der Register, da AMX2 diese nicht beeinflusst. Dadurch kann Bliss effizient auf AMX2-Code abgebildet werden.

3️⃣ Leistung von Bliss auf AMX2

Die Leistung von Bliss auf AMX2 möchte ich Ihnen nun in einer Grafik zeigen. Dabei vergleiche ich sie mit der Leistung des Apple-eigenen Vendor-Blast-SSL2-Algorithmus. In beiden Fällen werden sowohl Single Precision, Double Precision als auch Hard Precision Floating-Point-Berechnungen betrachtet. Wir können sehen, dass Bliss in den meisten Fällen eine bessere Leistung als Vendor-Blast-SSL2 erzielt. Insbesondere die Leistung in Hard Precision erreicht beeindruckende 2,5 Teraflops.

3️⃣ Veröffentlichung und Installation

Bliss für AMX2 sowie das tBliss-Paket zur Tensor-Kontraktion sind öffentlich verfügbar. Sie können den Quellcode kompilieren oder die vorkompilierten Binärdateien von Conda Forge herunterladen. Ich habe bereits numpy gegen diese Pakete kompiliert und auch ein Julia-Paket für die Tensor-Kontraktion auf AMX2 entwickelt. Damit können Sie hochrangige Matrizen effizient in Julia kontrahieren. Wenn Sie einen ARM-basierten MacBook haben und nach einer leistungsstarken Berechnungslösung suchen, sollten Sie Bliss auf AMX2 unbedingt ausprobieren.

📝 Fazit

In diesem Artikel habe ich meine Erfahrungen bei der Portierung von Bliss auf Arm-basierte Architekturen geteilt. Sowohl auf der Scalable Vector Extension (SVE) als auch auf dem Apple Matrix 4 Processor (AMX2) zeigt Bliss eine beeindruckende Leistung. Die Implementierung von Bliss auf unterschiedliche Arm-Architekturen erfordert jedoch spezifische Optimierungen. Durch die Nutzung von Index-Floating-Point-Multiplizierakkumulatoren und weiteren Optimierungen kann die Leistung von Bliss weiter gesteigert werden. Insgesamt ist Bliss auf Arm-basierten Systemen eine vielversprechende Lösung für leistungsstarke Berechnungen.

🔍 Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Frage: Ist Bliss auf anderen Arm-basierten Architekturen als A64FX und AMX2 verfügbar?

   • Antwort: Ja, Bliss kann auch auf anderen Arm-basierten Architekturen wie Neoverse V1 verwendet werden. Die Implementierung von Bliss variiert je nach Architektur und erfordert spezifische Optimierungen.

2. Frage: Gibt es Pläne, Bliss für andere Plattformen wie Android oder Windows zu portieren?

   • Antwort: Derzeit konzentriert sich die Entwicklung von Bliss auf Arm-basierte Systeme. Es gibt jedoch Potenzial für eine Portierung auf andere Plattformen in der Zukunft.

3. Frage: Welche Vorteile bietet die Verwendung von Bliss gegenüber anderen Vektorbibliotheken wie Vendor-Blast?

   • Antwort: Bliss bietet eine hohe Leistung und Portabilität. Es ermöglicht die effiziente Nutzung von Vektoroperationen und bietet Optimierungsmöglichkeiten für spezifische Arm-Architekturen.

4. Frage: Kann Bliss auf Systemen ohne Arm-Prozessor verwendet werden?

   • Antwort: Nein, Bliss ist speziell für Arm-basierte Systeme optimiert und erfordert einen Arm-Prozessor. Es ist nicht für andere Prozessorarchitekturen wie x86 geeignet.

5. Frage: Wie kann ich Bliss auf meinem Arm-basierten System installieren?

   • Antwort: Bliss kann entweder aus dem Quellcode kompiliert oder als vorkompiliertes Paket von Conda Forge heruntergeladen werden. Die genaue Installationsanleitung finden Sie in der Dokumentation von Bliss.

Ressourcen:

• Bliss auf GitHub
• Conda Forge