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SVE2指令集介绍与测试

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一、什么是SVE2

在Neon架构扩展(其指令集向量长度固定为128位)的基础上,Arm设计了可伸缩向量扩展(Scalable vector extension, SVE)。SVE是一种新的单指令多数据(SIMD)指令集,用于AArch64的扩展,支持灵活的向量长度实现。SVE提高了体系结构对需要大量数据处理的高性能计算(High Performance Computing, HPC)应用的适用性。

SVE2是SVE和Neon的超集。SVE2在数据级并行中允许更多的函数域。SVE2继承了SVE的概念、向量寄存器和工作原理。SVE和SVE2定义了32个可扩展向量寄存器。制作芯片时可以为硬件选择一个合适的矢量长度设计实现,在128位到2048位之间以128位为增量

SVE2和SVE的主要区别在于指令集的功能覆盖率。SVE是为高性能计算和机器学习应用而设计的SVE2扩展了SVE指令集,除了HPC和ML还扩展了数据处理领域。SVE2指令集还可以加速以下应用程序中使用的常见算法:

  • 计算机视觉;
  • 多媒体;
  • LTE基带处理;
  • 基因组学;
  • 内存数据库;
  • Web服务;
  • 通用软件;

为了帮助编译器更有效地对这些域进行矢量化,SVE2在大多数整数数字信号处理(DSP)和媒体处理功能中添加了矢量宽度无关的Neon指令版本。

SVE和SVE2都实现了大量数据的采集和处理函数。SVE和SVE2不是Neon指令集的扩展。相反,SVE和SVE2被重新设计,以获得比Neon更好的数据并行性。然而,SVE和SVE2的硬件逻辑覆盖在Neon硬件实现之上。当一个微架构支持SVE或SVE2时,它也支持Neon

二、SVE2架构基础

与SVE一样,SVE2也是基于可扩展向量的。除了现有的Neon提供的寄存器组,SVE和SVE2添加了以下寄存器:

  • 32个可扩展的向量寄存器,Z0~Z31;
  • 16个可扩展的谓词寄存器,P0~P15;
    • 一个故障谓词寄存器(FFR);
  • 可扩展的向量系统控制寄存器 ZCR_Elx;

2.1 可扩展的向量寄存器 Z0~Z31

每个可伸缩向量寄存器Z0~Z31可以是128 ~ 2048位增量为128位。底部的128位与固定128位长的NONE向量寄存器V0 ~ V31共享,如下图所示。

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可扩展的向量可以:

  • 保存64位、32位、16位和8位元素;
  • 支持整数、双精度、单精度和半精度浮点元素;
  • 在每个异常级别(EL)中配置向量长度;

2.2 可扩展的谓词寄存器 P0~P15

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谓词寄存器通常用作数据操作的位掩码,其中:

  • 每个谓词寄存器是 Zx 长度的1/8;
  • P0-P7是用于加载、存储和算术的控制谓词;
  • P8-P15是用于循环管理的额外谓词;
  • FFR用于投机内存访问;

2.3 ZCR_Elx

可扩展的矢量系统控制寄存器指示SVE实现的特性:

  • ZCR_Elx.LEN 字段用于当前和较低异常级别的向量长度;
  • 目前大多数比特被保留以备将来使用。

三、查看“星睿“O6 CPU信息

输入下面的指令,查看“星睿“O6 CPU支持的指令集:

cat /proc/cpuinfo

我们可以看到其支持SVE2和SVE等指令集。

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四、在“星睿“O6上测试SVE2指令

要构建SVE或SVE2应用程序,必须选择支持SVE和SVE2特性的编译器。GNU tools 8.0+版本支持SVE。Arm Linux编译器18.0+版本支持SVE, 20.0+版本同时支持SVE和SVE2。GNU工具和Linux上的Arm编译器都支持优化C、C++ 、Fortran代码。LLVM(开源Clang)版本5及以上包括了对SVE的支持,版本9及以上包括了对SVE2的支持。

4.1 如何使用SVE2

有几种方法可以编写或生成SVE和SVE2代码:

  • 编写汇编代码:可以使用SVE指令编写汇编文件,或者使用GNU风格的内联汇编;
  • 使用指令函数:可以直接调用高级语言中的指令函数,如C、C++或Fortran,它们与相应的SVE指令相匹配。这些指令函数有时被称为内联函数,在SVE的ACLE (Arm C语言扩展)中有详细介绍。内联函数是与相应指令匹配的函数,因此程序员可以直接在C、C++或Fortran等高级语言中调用它们。指令函数在编译后插入特定的指令。
  • 自动向量化:C、C++ 、Fortran编译器,例如Linux上的Arm编译器和Arm平台上的GNU编译器,可以从C、C++ 、Fortran循环生成SVE和SVE2代码。要生成SVE或SVE2代码,请为SVE或SVE2特性选择适当的编译器选项。例如,对于armclang,启用SVE2优化的一个选项是 -march=armv8-a+sve2 。如果你想使用sve版本的库,可以将 -march=armv8-a+sve2-armpl=sve 结合使用;
  • 使用针对SVE和SVE2优化的库:已经有针对SVE进行了高度优化的库,例如Arm性能库和Arm计算库。Arm性能库包含BLAS、LAPACK、FFT、稀疏线性代数和libamath优化数学函数的高度优化实现。你必须安装Arm Allinea Studio并在代码中包含 armpl.h,才能链接ArmPL的任何函数。要使用Linux上的Arm编译器使用ArmPL构建应用程序,必须在命令行中指定 -armpl=<arg>。如果使用GNU工具,必须在命令行中包含ArmPL安装路径,并指定与Linux上的Arm编译器等价的GNU -armpl=<arg> 选项。

4.2 使用指令函数测试“星睿“O6 SVE2指令


#include <arm_sve.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>#ifndef __ARM_FEATURE_SVE
#warning "Make sure to compile for SVE!"
#endif#define N 100int main() {// 获取SVE向量位长uint64_t sve_bitwidth = svcntb() * 8;printf("SVE Vector Length: %lu bits\n", sve_bitwidth);// 初始化测试数据uint32_t a[N], b[N], c[N];for (int i = 0; i < N; i++) {a[i] = 1;b[i] = 2;c[i] = 0;}// SVE向量加法计算uint64_t index = 0;// 当 index < N 时生成对应位宽的谓词掩码,用于向量循环的分批处理‌svbool_t pg = svwhilelt_b32(index, (uint64_t)N);// 判断当前谓词掩码是否包含有效元素while (svptest_any(svptrue_b32(), pg)) {// 加载数据svuint32_t va = svld1(pg, &a[index]);svuint32_t vb = svld1(pg, &b[index]);// 计算加法svuint32_t vc = svadd_z(pg, va, vb);// 存储结果svst1(pg, &c[index], vc);// 更新index和pgindex += svcntp_b32(svptrue_b32(), pg);pg = svwhilelt_b32(index, (uint64_t)N);}// 验证结果int errors = 0;for (int i = 0; i < N; i++) {if (c[i] != 3) {printf("Error at index %d: got %d\n", i, c[i]);errors++;}}if (!errors) {printf("All calculations are correct!\n");}return 0;
}

编译命令(需要支持SVE2的编译器):

gcc -march=armv9-a+sve2 -o sve_test sve_test.c

功能说明:

  • 使用svcntb()获取向量寄存器字节长度,乘以8转换为位长度;
  • 创建两个输入数组并初始化(全1和全2);
  • 使用SVE2指令进行向量加法:
    • svwhilelt_b32生成循环谓词;
    • svld1加载向量数据;
    • svadd_z执行向量加;
    • svst1存储结果;
  • 验证所有结果是否为3;

测试结果如下所示:

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4.3 SVE与常规C代码的性能对比

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <stdint.h>#define N 100int main() {// 常规版本无向量长度概念printf("Running scalar version\n");// 初始化测试数据(与SVE版本一致)uint32_t a[N], b[N], c[N];for (int i = 0; i < N; i++) {a[i] = 1;b[i] = 2;c[i] = 0;}// 标量加法计算clock_t start = clock();for (int i = 0; i < N; i++) {c[i] = a[i] + b[i];}clock_t end = clock();// 输出执行时间double time_spent = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC * 1e6;printf("Scalar execution time: %.2f microseconds\n", time_spent);// 验证结果(与SVE版本一致)int errors = 0;for (int i = 0; i < N; i++) {if (c[i] != 3) {printf("Error at index %d: got %d\n", i, c[i]);errors++;}}if (!errors) {printf("All calculations are correct!\n");}return 0;
}

编译命令(需要支持SVE2的编译器):

gcc -o scalar_test scalar_test.c

对比测试结果如下所示:

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五、总结

终于有一款开源的Armv9芯片了,想想之前为了能够学习和测试SVE指令,都是使用QEMU、Fast Models和Arm Instruction Emulator(ArmIE)模拟软件,现在终于可以甩开这些模拟软件在真实的硬件上学习测试了,真是一件激动人心的事情。

http://www.dtcms.com/wzjs/278366.html

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