矩阵算力编程介绍

矩阵算力是基于Vector computation定义的。在 SVE 基础的向量寄存器 (Z registers) 和谓词寄存器 (P registers) 之上，矩阵算力新增了一个 2D 累加器 (ZA accumulator)。

矩阵算力是在可伸缩向量扩展（Scalable Vector Extensions和Vector computation）的基础上建立的，并增加了有效处理矩阵的能力，主要功能包括

• 矩阵tile的存储
• 存取，插入，提取 tile向量，包括on-the-fly 转置
• 计算Vector computation向量的外积（Outer product）
• Streaming Vector computation模式

矩阵算力编程可分为以下三种：

• 通过编译器自动生成矩阵算力指令，完成向量化优化，用户可直接使用
• 通过替换第三方库实现，例如将openblas替换为HPCKit的KML中的KML_BLAS
• 通过便携代码实现，例如核心算子使用矩阵算力 Intrinsic编写代码。