# B10: matrix
###### tags: `sysprog2017`
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主講人: [jserv](http://wiki.csie.ncku.edu.tw/User/jserv) / 課程討論區: [2017 年系統軟體課程](https://www.facebook.com/groups/system.software2017/)
:mega: 返回「[作業系統設計與實作](http://wiki.csie.ncku.edu.tw/sysprog/schedule)」課程進度表
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## 預期目標
* 學習物件導向程式設計和資料封裝技巧
* 回顧效能分析和改善機制
* 從矩陣乘法運算的最佳化，思考整體系統效能的議題
* 提出測試矩陣乘法正確性和效能之有效機制

## 作業要求
* 詳細閱讀 [Matrix Multiplication using SIMD](https://hackmd.io/s/Hk-llHEyx)，試著重現實驗
* 在 GitHub 上 fork [matrix_oo](https://github.com/sysprog21/matrix_oo) 專案，指出原本設計的優缺點，並且提出改進方案 (從物件導向封裝、效能，還有資料驗證等觀點)
* 提示: 可執行 `make check`，自動編譯測試程式並驗證
* 在 [matrix_oo](https://github.com/sysprog21/matrix_oo) 的基礎上，整合 [Matrix Multiplication using SIMD](https://hackmd.io/s/Hk-llHEyx) 的成果，注意，應該建立新的檔案，如 `matrix_sse.c` 和 `matrix_avx.c` 並且設計新的效能分析工具，需要用到程式碼的 `Stopwatch`，時間刻度用 millisecond (ms)
* 克服 [matrix_oo](https://github.com/sysprog21/matrix_oo) 裡頭只支援 4x4 矩陣的限制，考慮 sub-matrix 和 column-major 來提升 cache 使用率
* 驗證過程需要考慮不同大小的矩陣
* 需要考慮到矩陣乘法的有效性，不是任意矩陣都可相互執行乘法
* 需要一併考慮 data alignment 議題
* 學習 crypto API 並設計介面使演算法容易擴充和比較
* 學習的案例: [Linaro Cortex String benchmark for ARMv8](https://wiki.linaro.org/WorkingGroups/Kernel/ARMv8/cortex-strings)
* 關於 benchmark 設計可參考: [ssvb/tinymembench](https://github.com/ssvb/tinymembench) 和 [hglm/test-arm-kernel-memcpy](https://github.com/hglm/test-arm-kernel-memcpy)
* 允許透過亂數作為資料輸入，驗證矩陣乘法的效能，需要視覺化 (透過 gnuplot 或 R)
* 留意記憶體存取，避免 leak，參考 [你所不知道的C語言：技巧篇](https://hackmd.io/s/HyIdoLnjl) 提到的 smart pointer
* 指出原有的程式碼是否 [thread-safe](https://en.wikipedia.org/wiki/Thread_safety)，並提出改進方案
* 記錄開發過程於 [作業區](https://hackmd.io/s/ryPKJUm2l)
* 截止日: Apr 8, 2017