Scalable Vector Extension

機械学習、科学的計算などのアプリケーションで、大量のデータを効率的に処理することを目指す

主な特徴

SVEは、ベクトルの長さを128ビットから2048ビットまでの任意の倍数として設定できます。

これにより、ハードウェアの性能を最大限に引き出すことができます。

この可変長ベクトルアーキテクチャは、ソフトウェアがベクトル長に依存しないように設計されているため、異なるハードウェアや将来的なハードウェアの進化に対応することが可能です​2​​3​。

拡張された指令セット

SVEは、多数の新しい指令を追加し、既存の指令を強化しています。

これには、データ並列処理を助けるための集約指令や、データの再配置を助けるための置換指令などが含まれます。

ベクトル長アグノスティックコード

ベクトル長に依存しないコードを使用することで、プログラムは自動的に大きなベクトル幅を利用できます。

その結果、特定のSVE実装のベクトル幅によってパフォーマンスが向上することが確認されています​4​。

SVEは、ベクトル化が困難なプログラムに対する障壁を取り除き、より広範なプログラムに対応する新機能を導入しています。

これにより、データ集約型のアルゴリズムや機械学習、メディア、画像処理などのアプリケーションでより良いベクトル化が可能になっています​5​。

SVEでは、"プレディケーション"という概念が導入されています。

これにより、ベクトル内の特定の要素に対する操作を有効または無効にすることができます。

これは、SVEの中核的な設計要素であり、多くのSVE命令においてプレディケートレジスタファイルがオペランドとして利用可能です​6​。

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