Impacto da Largura do Vetor de Instruções SIMD em Arquiteturas de Processamento Próximo à Memória
Resumo
Instruções Single Instruction Multiple Data (SIMD) processam múltiplos elementos de dados por vez e podem ser usadas para explorar o paralelismo no acesso aos dados oferecido pelas tecnologias de memória principal. Neste trabalho, discute-se como a largura do vetor usado nessas instruções impacta o desempenho em arquiteturas de processamento próximo à memória.Referências
Alves, M. A. Z. et al. (2015). Sinuca: A validated micro-architecture simulator. In Int. Conf. on High Performance Computing and Communications.
Santos, P. C., Alves, M. A., and Carro, L. (2015). Hmc and ddr performance trade-offs. In International Embedded Systems Symposium, pages 159–171. Springer.
Santos, P. C., Alves, M. A., and Carro, L. (2015). Hmc and ddr performance trade-offs. In International Embedded Systems Symposium, pages 159–171. Springer.
Publicado
18/04/2022
Como Citar
SANTOS, Sairo; ALVES, Marco Antonio Zanata.
Impacto da Largura do Vetor de Instruções SIMD em Arquiteturas de Processamento Próximo à Memória. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 22. , 2022, Curitiba.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2022
.
p. 109-110.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2022.19186.
