基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化

通用矩阵向量乘法(GEMV)函数是整个二级基础线性代数子程序(BLAS)函数库的构建基础,BLAS作为关键基础计算软件之一,目前在申威处理器上却没有一个高性能实现的版本.针对上述问题,为充分发挥申威1621平台的高性能BLAS库计算优势,提出一种基于申威1621的通用矩阵向量乘法的性能分析与优化方法.首先对GEMV函数进行计算重排序、循环分块的改进;然后采取单指令多数据流(SIMD)以及指令重排的优化方式;最后对内存分配方式进行择优选择.测试结果表明,GEMV函数平均性能达到GotoBLAS版的2.17倍.在使用堆栈分配内存空间或增加对y向量步长的判断分支两种方案后,相较于GotoBLAS,小规模矩阵的平均性能由2.265倍提升至2.875倍.为提高大规模矩阵的性能,以及发挥申威1621多核处理器并行机制,在开启4线程后,平均性能达到单核的3.57倍.因此,优化后的GEMV函数在申威平台上较好的体现了并行效果.