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Enregistrement W4239773716 · doi:10.1109/micro.1997.645808

Initial results on the performance and cost of vector microprocessors

2002· article· en· W4239773716 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRegister fileParallel computingExploitInstruction-level parallelismDatapathCompilerSoftware pipeliningParallelism (grammar)Task parallelismOut-of-order executionScheduling (production processes)Instruction setOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly wider superscalar processors are experiencing diminishing performance returns while requiring larger portions of die area dedicated to control rather than datapath. As an alternative to using these processors to exploit parallelism effectively, we are investigating the viability of using single-chip vector microprocessors. This paper presents some initial results of our investigation where we compare the performance and cost of vector microprocessors to that of aggressive, out-of-order superscalar microprocessors. On the performance side, we show that vector processors are able to execute a highly parallel, integer-based application 1.5-7.3 times faster than superscalar processors can by exploiting parallelism more effectively. This ability stems from the use of vector instructions. Vector instructions exploit parallelism across loop iterations by implicitly re-scheduling operations and temporally localizing the parallelism. Vector instructions also reduce instruction bandwidth by more than an order of magnitude because they express an abundance of parallelism in a compact encoding. On the cost side we show that, to achieve these performance gains, highly parallel, integer-based vector microprocessors are no more costly to implement than existing in-order and out-of-order superscalar microprocessors. One reason for this is that the organization of a vector register file provides tremendous bandwidth without incurring a large area penalty. A second reason is that the control logic for issuing vector instructions is relatively simple. Both the performance gains and cost savings are possible because vector processors rely on a vectorizing compiler, rather than hardware, to detect parallelism and to express it in a compact form to the hardware. These initial results suggest that transferring this functionality to the compiler offers a tremendous performance/cost benefit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle