RISC-V生态全景解析(五):Vector向量计算技术与SIMD技术的对比

简介: 芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。

编辑语:

芯片开放社区(OCC)面向开发者推出RISC-V系列内容,通过多角度、全方位解读RISC-V,系统性梳理总结相关理论知识,构建RISC-V知识图谱,促进开发者对RISC-V生态全貌的了解。


自推出RISC-V系列内容以来,我们已经陆续更新了关于RISC-V发展概况代码密度以及安全拓展的文章,且仍在不断丰富该系列。为了帮助广大开发者洞悉RISC-V相关技术的发展动态,本期内容我们将带大家认识向量计算技术和SIMD技术。


什么是向量计算技术?什么是SIMD技术?它们之间有什么区别?看到这个标题的时候,相信大家可能会有各种各样的疑问。那么在本文中,我们将基于RISC-V指令集,以简单易懂的方式,向大家介绍两者的联系和区别,并分析RISC-V向量计算技术的优劣。


01 SIMD技术简介

传统的通用处理器都是标量处理器,一条指令执行只得到一个数据结果。但对于图像、信号处理等应用,存在大量的数据并行性计算操作,这个时候,提高数据的并行性从而提高运算的性能就显得尤为重要。因此,SIMD技术应运而生。


SIMD的英文全称是Single Instruction Multiple Data,即单指令流多数据技术,SIMD的概念是相对于SISD(Single Instruction Single Data,单指令流单数据)提出的。


SIMD技术最初通过将64位寄存器的数据拆分成多个8位、16位、32位的形式来实现byte、half word、word类型数据的并行计算;在后续,为了进一步增加计算的并行度,SIMD技术开始通过增加寄存器位宽来满足应用对算力的需求。对于传统的SIMD技术,Intel的MMX、SSE系列、AVX系列,以及ARM的Neon架构都是其中的代表。


image.png


02 向量计算技术简介

提高数据并行性的另一种方式就是向量计算技术。与传统的SIMD技术一样,其也是通过扩展寄存器位宽,来增加计算的并行度;但不同的是,向量寄存器是可变长度的寄存器,而不像SIMD那样嵌入在操作码中。矢量技术的代表就是RISC-VV扩展指令集和ARM的SVE架构。


03 Vector向量计算技术的优势

相比于传统的SIMD技术,矢量计算技术是一种硬件软件更加解耦的技术,其对编程人员更加友好,是一种软硬件协同的技术典范。


为何这么说呢?可以简单用下述的例子说明一下:

loop_start:

subs x2,x2,#96

ldp q3,q4,[x1,#0]

stp q3,q4,[x0,#0]

ldp q3,x4,[x1,#32]

stp q3,x4,[x0,#32]

ldp q3,x4,[x1,#64]

stp q3,x4,[x0,#64]

add x1,x1,#96

add x0,x0,#96

bgt loop_start

Loop_start:

vsetvli  t0, a2, e8, m4

vlb.v  v0, (a1)

add    a1, a1, t0

sub    a2, a2, t0

vsb.v  v0, (a3)

add    a3, a3, t0

bnez   a2, Loop_start


上述代码是分别基于ARM Neon指令集RISC-V V指令集的典型应用程序memory copy。对于ARM的代码部分,LDP和STP分别为指定为128位宽的load和store操作,每次循环操作96个字节。而对于RICS-V的代码,上述的循环控制完全通过vsetvli指令以及sub指令实现,软件不需要显示每遍循环计算了多少数据量,仅需要给出总的数据量即可。即使硬件中矢量寄存器的长度从128变为256,上述代码也不需要进行任何修改。


从两者对比可以看出,由于指令集限定了数据操作位宽,那么每次硬件对并行度的扩展都意味着指令集的扩展以及代码的重写,这将增加更多额外劳动,对开发者也更不友好。


然而随着处理器应用领域的不断扩大,对数据硬件并行性的需求也在不断提高,硬件架构并行度升级似乎成为一种必然趋势。纵观Intel SIMD指令集的发展,从MMX的64位,到SSE系列的128位,AVX、AVX2的256位,以及最新的AVX-512的512位,寄存器的位宽在短短20年里扩大了8倍。这对于软件的适配来说也是不小的工作。


04 Vector向量计算技术的劣势

RISC-V相比ARM Neon等SIMD指令架构来说,有着可变长、软件维护方便等优势。那是否就说明RISC-V 的Vector向量架构就没有任何缺点呢?


其实不然,首先,向量架构带来更灵活的使用本身也可能带来一些负面影响。由于操作数本身不指定操作数类型,需要通过vsetvli指令专门设置,则当出现频繁的数据类型切换时,必然会带来更多的指令数。


另外,除了操作数据类型,向量长度(VL)也是通过vsetvli指令非显示的设置的,在超标量乱序处理器中,若频繁的更改向量长度,则可能带来潜在的性能损失。除此之外,RISC-V V指令集制定时间较短,相比于ARM Neon等发展多年的SIMD指令集,在指令功能的丰富性上尚有欠缺,因此,在碰到一些特定场景时,需要使用更多的指令去实现相应的功能,进一步降低了整体的性能。


05 小结

虽然RISC-V矢量技术还有不完善的地方,但瑕不掩瑜,其解决了SIMD技术带来的二进制不兼容问题,使同一份代码可以跑在基于RISC-V架构的任何矢量位宽的处理器上,这意味着软件维护成本的大大降低,对其生态的建设是具有重大意义的。


而且RISC-V是开源架构,包括我们平头哥在内的众多团体和个人都将成为架构制定的参与者,相信在大家的集思广益下,RISC-V向量架构会更加完善,并将Vector向量技术推向下一个发展高潮。



相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
54 10
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
秒级响应 + 99.9%准确率:法律行业文本比对技术解析
本工具基于先进AI技术,采用自然语言处理和语义匹配算法,支持PDF、Word等格式,实现法律文本的智能化比对。具备高精度语义匹配、多格式兼容、高性能架构及智能化标注与可视化等特点,有效解决文本复杂性和法规更新难题,提升法律行业工作效率。
|
10天前
|
数据采集 存储 JavaScript
网页爬虫技术全解析:从基础到实战
在信息爆炸的时代,网页爬虫作为数据采集的重要工具,已成为数据科学家、研究人员和开发者不可或缺的技术。本文全面解析网页爬虫的基础概念、工作原理、技术栈与工具,以及实战案例,探讨其合法性与道德问题,分享爬虫设计与实现的详细步骤,介绍优化与维护的方法,应对反爬虫机制、动态内容加载等挑战,旨在帮助读者深入理解并合理运用网页爬虫技术。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
智能客服系统集成技术解析和价值点梳理
在 2024 年的智能客服系统领域,合力亿捷等服务商凭借其卓越的技术实力引领潮流,它们均积极应用最新的大模型技术,推动智能客服的进步。
50 7
|
21天前
|
负载均衡 网络协议 算法
Docker容器环境中服务发现与负载均衡的技术与方法,涵盖环境变量、DNS、集中式服务发现系统等方式
本文探讨了Docker容器环境中服务发现与负载均衡的技术与方法,涵盖环境变量、DNS、集中式服务发现系统等方式,以及软件负载均衡器、云服务负载均衡、容器编排工具等实现手段,强调两者结合的重要性及面临挑战的应对措施。
49 3
|
24天前
|
网络协议 网络性能优化 数据处理
深入解析:TCP与UDP的核心技术差异
在网络通信的世界里,TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是两种核心的传输层协议,它们在确保数据传输的可靠性、效率和实时性方面扮演着不同的角色。本文将深入探讨这两种协议的技术差异,并探讨它们在不同应用场景下的适用性。
65 4
|
25天前
|
Kubernetes Java 微服务
微服务上下线动态感知实现的技术解析
随着微服务架构的广泛应用,服务的动态管理和监控变得尤为重要。在微服务架构中,服务的上下线是一个常见的操作,如何实时感知这些变化,确保系统的稳定性和可靠性,成为了一个关键技术挑战。本文将深入探讨微服务上下线动态感知的实现方式,从技术基础、场景案例、解决思路和底层原理等多个维度进行阐述,并分别使用Java和Python进行演示介绍。
54 4
|
24天前
|
安全 持续交付 Docker
深入理解并实践容器化技术——Docker 深度解析
深入理解并实践容器化技术——Docker 深度解析
43 2
|
24天前
|
供应链 算法 安全
深度解析区块链技术的分布式共识机制
深度解析区块链技术的分布式共识机制
47 0
|
24天前
|
存储 供应链 算法
深入解析区块链技术的核心原理与应用前景
深入解析区块链技术的核心原理与应用前景
48 0

推荐镜像

更多
下一篇
DataWorks