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B10: matrix
tags: sysprog2017
主講人: jserv / 課程討論區: 2017 年系統軟體課程
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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，試著重現實驗
- 在 GitHub 上 fork 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
- 提示: 可執行
- 在 matrix_oo 的基礎上，整合 Matrix Multiplication using SIMD 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 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
- 關於 benchmark 設計可參考: ssvb/tinymembench 和 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 提到的 smart pointer
- 指出原有的程式碼是否 thread-safe，並提出改進方案
- 記錄開發過程於 作業區
- 截止日: Apr 8, 2017
