An Auto-tuning with Adaptation of A64 Scalable Vector Extension for SPIRAL

Naruya Kitai, Daisuke Takahashi, Franz Franchetti, Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Toru Nagai

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

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抄録

In this paper, we propose an auto-tuning (AT) system by adapting the A64 Scalable Vector Extension for SPIRAL to generate discrete Fourier transform (DFT) implementations. The performance of our method is evaluated using the Supercomputer "Flow"at Nagoya University. The A64 scalable vector extension applied DFT codes are up to 1.98 times faster than scalar DFT codes and up to 3.63 times higher in terms of the SIMD instruction rate. In addition, we obtain a factor of maximum speedup 2.32 by adapting proposed AT system for loop unrolling.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトル2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, IPDPSW 2021 - In conjunction with IEEE IPDPS 2021
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ789-797
ページ数9
ISBN(電子版)9781665435772
DOI
出版ステータス出版済み - 6月 2021
外部発表はい
イベント2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, IPDPSW 2021 - Virtual, Portland, 米国
継続期間: 5月 17 2021 → …

出版物シリーズ

名前2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, IPDPSW 2021 - In conjunction with IEEE IPDPS 2021

会議

会議2021 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops, IPDPSW 2021
国/地域米国
CityVirtual, Portland
Period5/17/21 → …

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • ハードウェアとアーキテクチャ
  • 情報システム

フィンガープリント

「An Auto-tuning with Adaptation of A64 Scalable Vector Extension for SPIRAL」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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