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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최재영
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 숭실대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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BLAS는 선형대수에서 요구하는 기초적인 벡터 및 행렬간의 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 구현되어 있는 과학계산용 라이브러리이다. 이 중 Level 3 BLAS는 행렬과 행렬간의 연산을 정의하는데, 이 Level 3 BLAS를 최적화하는데 가장 기초가 되는 함수는 일반 행렬 곱셈 연산인 GEMM 함수이다. 따라서 BLAS의 최적화를 위해 행렬 곱셈을 효과적으로 구현해야 한다.
행렬 곱셈의 최적화 과정은 레지스터 사용개수, 캐시에 적합한 블록크기, 루프 언롤링 횟수, 프리패치 거리 등을 찾아내기 위해 많은 실험을 요구하므로 이를 찾아내기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 오토튜닝 프로그램은 탐색 과정을 컴퓨터가 자동으로 수행하고 최적값을 찾아내도록 한다. 다만 최근에 등장한 Intel 프로세서들은 최신 벡터 명령어로서 AVX-512를 탑재하고 있는데 이를 고려한 오토튜닝 프로그램은 아직 알려져 있지 않다.
본 연구에서는 AVX-512를 지원하는 다양한 인텔 프로세서에서 최적화된 행렬 곱셈을 구성할 수 있는 오토튜닝 방법을 보인다.
행렬 곱셈의 최적화 과정은 레지스터 사용개수, 캐시에 적합한 블록크기, 루프 언롤링 횟수, 프리패치 거리 등을 찾아내기 위해 많은 실험을 요구하므로 이를 찾아내기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 오토튜닝 프로그램은 탐색 과정을 컴퓨터가 자동으로 수행하고 최적값을 찾아내도록 한다. 다만 최근에 등장한 Intel 프로세서들은 최신 벡터 명령어로서 AVX-512를 탑재하고 있는데 이를 고려한 오토튜닝 프로그램은 아직 알려져 있지 않다.
본 연구에서는 AVX-512를 지원하는 다양한 인텔 프로세서에서 최적화된 행렬 곱셈을 구성할 수 있는 오토튜닝 방법을 보인다.
목차
국문초록 iv영문초록 v제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 및 내용 3제 2 장 관련 연구 42.1 PHiPAC 42.2 ATLAS 62.3 BLIS 72.4 AVX-512 9제 3 장 연구 내용 103.1 시스템 소개 103.2 일반 행렬 곱셈 알고리즘 113.2.1 마이크로 커널의 구현 123.2.2 외부 루프의 구현 183.3 오토튜닝 253.3.1 오토튜닝 프로그램의 구성 및 진행 253.3.2 인자의 탐색파일 정의 및 방법 29제 4 장 실험 및 평가 314.1 Intel Knights Landing 314.2 Intel Xeon Scalable 34제 5 장 결론 37참고문헌 38
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