Whilst the RISC-V Vector extension (RVV) has been ratified, at the time of writing both hardware implementations and open source software support are still limited for vectorisation on RISC-V. This is important because vectorisation is crucial to obtaining good performance for High Performance Computing (HPC) workloads and, as of April 2023, the Allwinner D1 SoC, containing the XuanTie C906 processor, is the only mass-produced and commercially available hardware supporting RVV. This paper surveys the current state of RISC-V vectorisation as of 2023, reporting the landscape of both the hardware and software ecosystem. Driving our discussion from experiences in setting up the Allwinner D1 as part of the EPCC RISC-V testbed, we report the results of benchmarking the Allwinner D1 using the RAJA Performance Suite, which demonstrated reasonable vectorisation speedup using vendor-provided compiler, as well as favourable performance compared to the StarFive VisionFive V2 with SiFive's U74 processor.


翻译:尽管RISC-V向量扩展(RVV)已获批准,但截至撰稿时,针对RISC-V的向量化硬件实现与开源软件支持仍十分有限。向量化对高性能计算(HPC)工作负载获得良好性能至关重要,而截至2023年4月,搭载玄铁C906处理器的全志D1 SoC是唯一量产且可商用的支持RVV的硬件。本文调研了2023年RISC-V向量化的现状,报告了硬件与软件生态系统的全景。基于EPCC RISC-V测试平台部署全志D1的经验,我们报告了使用RAJA性能套件对全志D1进行基准测试的结果。实验表明,供应商提供的编译器可实现合理的向量化加速,且其性能优于搭载SiFive U74处理器的StarFive VisionFive V2开发板。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ChatGPT系列报告】国内外大模型和AI应用梳理,40页ppt
专知会员服务
199+阅读 · 2023年5月22日
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
70+阅读 · 2023年3月31日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
使用BERT做文本摘要
专知
23+阅读 · 2019年12月7日
DeepMind开源最牛无监督学习BigBiGAN预训练模型
新智元
10+阅读 · 2019年10月10日
【边缘智能】边缘计算驱动的深度学习加速技术
产业智能官
20+阅读 · 2019年2月8日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
14+阅读 · 2022年8月25日
Arxiv
12+阅读 · 2020年6月20日
Arxiv
27+阅读 · 2018年4月12日
VIP会员
最新内容
《无人机对海面作战影响评估》
专知会员服务
7+阅读 · 7月21日
印度精确打击与指挥架构的断层
专知会员服务
5+阅读 · 7月20日
美空军AI完成F-16战斗机自主空战历史性试飞
专知会员服务
6+阅读 · 7月20日
深入Project Maven:为何人工智能在战场上依然失灵
锻造未来士兵:外骨骼、基因工程与赛博格
专知会员服务
7+阅读 · 7月19日
相关VIP内容
【ChatGPT系列报告】国内外大模型和AI应用梳理,40页ppt
专知会员服务
199+阅读 · 2023年5月22日
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
70+阅读 · 2023年3月31日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
128+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员