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Fanuc A16b-1210-0940/04a
Fanuc A16b-1210-0940/04a 價格:  元(人民幣) 產地:Fanuc A16b-1210-0940/04a
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Fanuc A16b-1210-0940/04a 

Fanuc A16b-1210-0940/04a

為什么矢量處理器再次出現問題

因此,這使我們可以完整地回到我們一直以來一直試圖回答的內容。為什么矢量指令現在有意義,但過去卻被放棄了。

該問題已得到部分回答。SIMD方法使我們陷入困境。但是更重要的是,我們的計算機現在正在執行更多各種各樣的任務。特別是機器學習已經變得非常龐大。這已成為數據中心的主要重點。蘋果并非沒有理由在其iPad和iPhone蘋果硅芯片上添加了神經引擎。 Google并非毫無理由地使用Tensor處理單元(TPU)在人群中提供了更高速度的機器學習。由于深度學習的興起,處理非常大的陣列又重新投入了業務。 因此,我認為RISC-V將使用Vector擴展而不是SIMD擴展是非常明智的舉動。SIMD誕生于一個世界,在多媒體環境中主要需要短向量。我們已經不在那個世界上了。向量擴展使用一塊石頭殺死兩只鳥:

矢量指令不會使ISA膨脹。我們不需要繼續添加新的。

未來的證據更多。

添加更多的ALU,乘法器和其他功能單元后,無需重新編譯。

它們是機器學習應用程序的選擇。

對矢量指令的批評

當然,并不是每個人都對我對矢量指令的熱情滿懷。我們得看一些批評。經常看到的一種指責是整個系統更加復雜,SIMD更加容易。人們認為矢量擴展將使芯片膨脹。

坦率地說,這不是批評,我們應該認真對待。Esperanto 已經證明,他們可以使用RISC-V向量擴展來制造小型高效芯片。 David Patterson本人并不是該領域的新手。他知道自己在做什么。他不僅是個RISC處理器背后的關鍵架構師之一,而且還積極參與了1990年代另一個鮮為人知的項目,即IRAM項目。 這在許多方面都是RISC的替代方法,后者采用了矢量處理方法。實際上,與發明原始的RISC相比,最后從事矢量處理的RISC-V人士可能會受到更大的影響。Patterson和其他人開始真正從他們的IRAM項目中相信矢量處理的強大功能和優雅。因此,V在RISC-V實際上代表兩個5和載體。RISC-V從一開始就被認為是用于矢量處理的體系結構。 IRAM項目非常有趣,因為它預示了蘋果M1芯片后來發生的許多事情。在廣泛討論如何在SoC上使用DRAM及其優勢。提示認為統一內存。

當被問及使用向量處理指令的復雜性和難度時,David Patterson寫道:沒那么難。我們很早以前在IRAM項目中通過并行執行較小的數據類型來做到這一點。許多人都在使用這種矢量架構樣式來構建RISC-V處理器。

在向量函數之間傳遞數據

但是,這也許是更嚴重的批評。您可以輕松創建固定長度的具體矢量類型和元素類型,并可以在語言中使用。因此,您可以創建一系列函數,這些函數可以獲取通過向量寄存器傳遞參數數據。因此,我們可以組合多個功能,其中所有數據都使用矢量寄存器在它們之間傳遞。

例如,如果函數看起來像這樣,我們可以很容易地與其他帶有Vec3參數的函數一起使用: Vec3 vadd3(Vec3 v1,Vec3 v2){

return Vec3(v1.x0 + v2.x0,

v1.x1 + v2.x1,

v1.x2 + v2.x2);

} 如果矢量擴展名要求您將數據作為數組或指針傳遞給內存,則要困難得多。這意味著兩個向量函數之間的數據將始終必須通過拋出主存儲器來交換數據。這肯定會減慢速度。這是爭論的重點: 您提倡的方法不能完全做到這一點。您無法為采用或返回千字節數據的函數發明合理的調用約定。當前的體系結構都在這些向量寄存器中傳遞參數和返回值,因為它們的計數和大小是ISA的一部分,即穩定且為編譯器所知。 但是,我可以看到一些解決方法。例如,使用GPU編程,人們使用可以任意長度的CUDA陣列。這些實際上只是包裝處理程序到圖形內存中的數組。我不明白為什么向量寄存器不能以相同的方式工作。您只需使用特殊的數組類型作為這些向量函數的參數。
如果這不可能,那么“ Just in Time Compilation”實際上可能是一個不錯的選擇。例如,使用Julia編程語言,即時編譯器通常會消除不同函數調用之間的接口。可以想象一個JIT以這種方式將幾個基于向量的功能合并在一起,以避免在所有處理完成之前將結果寫到內存中。 但老實說,這是我希望看到的。 為什么不使用GPU? 我看到的最后一個批評是,如果需要對長向量進行運算,則應該只使用GPU。這里的想法是,如果您需要對大數據塊進行操作,那么您還可能會承受將大數據塊傳輸到GPU進行處理然后讀取結果的性能損失。 有兩種看待批評的方法。如果向量擴展名僅用于較臃腫的通用CPU,它將有一些優點。無論如何,為快速處理標量數據而優化的CPU都將在向量處理方面具有劣勢。
但是,我們不能假設這一點。正如我們從Esperanto中所看到的,設計專門的RISC-V處理器(例如ET-Minion)是完全有效的,ET-Minion是用于快速矢量處理的定制模式。 而且,如果我們相信Esperanto公司的主張,他們的解決方案將勝過基于GPU的機器學習解決方案。 我通常會在很多RISC-V批評中看到這個問題。它常常會遺漏標記,因為它假定我們一直在談論用于運行Windows,Linux或macOS的通用處理器。但是,RISC-V應該適用于從微控制器,協處理器到超級計算機的任何事物。

矢量擴展對于通用CPU仍然有意義,僅因為它隱藏了矢量處理的實現細節。SIMD不能做的事情引起了很多ISA膨脹。


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