[AI][编程模型]Larrabee 介绍

Larrabee 编程背景Larrabee 是 Intel 早期提出的一种多核架构被视为 Xeon Phi 的前身其编程模型主要具有以下特点SPMDSingle-Program Multiple-Data模型 即多个处理核心执行相同的程序但处理不同的数据分片。多核并行处理程序会被分发到多个核心上并行执行。向量化指令SIMD 每个核支持 SIMDSingle Instruction, Multiple Data指令集能够同时对多个数据进行相同的操作从而极大提高数值计算密集型任务的执行效率。Ascend C 编程模型对比Ascend C 是华为昇腾 CANN 异构计算架构针对算子开发场景推出的编程语言其编程模型具有以下核心特点SPMD 多核并行模型 相同。流水线并行Pipeline编程范式Ascend C 提供了一套流水线式的编程范式将单核内的处理程序拆分为“搬入CopyIn、计算Compute、搬出CopyOut”三个流水任务。通过队列TQue完成任务间的通信与同步并通过统一的内存管理模块TPipe管理内存实现数据搬运与计算的异步重叠执行。代码示意// 假设使用 Larrabee 的 16-wide 向量指令集扩展类似于后来的 AVX-512// 定义 16 个浮点数的向量数据类型typedeffloatv16sf__attribute__((vector_size(64)));voidvector_add(float*A,float*B,float*C,intN){inti0;// 1. SPMD 数据分片外层循环处理数据块// 每个核心处理属于自己的那部分数据例如 1024 个元素分给 16 个核心每个核心处理 64 个for(i0;iN;i16){// 2. SIMD 向量化加载一次性将 16 个浮点数从内存加载到 VPU 寄存器v16sf vec_B*(v16sf*)(B[i]);v16sf vec_C*(v16sf*)(C[i]);// 3. 16-wide VPU 并行计算执行单条指令同时完成 16 个浮点数的加法v16sf vec_Avec_Bvec_C;// 4. 向量化存储将计算结果一次性写回内存*(v16sf*)(A[i])vec_A;}}差异点:1, 面向GM 编程2, 单pipeline 编程没有AscendC 的多流水同步问题3, simd 的指令宽度远小于 AscendC 的 256B