SVE(Scalable Vector Extension)简介【翻译自 armDeveloper Introduction to SVE】

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概述
开始之前
SVE 简介
SVE 架构基础
SVE 编程
如何运行SVE应用
相关信息

概述

这篇指南是对Arm AArch64架构可伸缩向量扩展（SVE）的一篇简介。这在篇指南中，你可以学到SVE的主要特性，SVE的应用领域以及SVE和NEON的区别。我们也会描述对一个支持SVE的目标平台如何开发SVE程序。

开始之前

这篇文章假设你已经熟悉以下概念：

单指令多数据（SIMD）
NEON

【译者】如果你对这些概念不熟悉，可以读读我翻译的另外两篇 ARM SIMD NEON 简介 (翻译自 Introducing NEON Development Article) 和 ARM Cortex-A 系列编程指南之ARMv8-A【AArch64浮点与NEOE】

SVE 简介

随着 Neon 架构扩展（其指令集具有固定的 128 位向量长度）的开发，Arm 设计了可扩展向量扩展 (SVE) 作为 AArch64 的下一代 SIMD 扩展。SVE引入可扩展概念，允许灵活的向量长度实现，使其能够在现在或将来的多应用场景下实现伸缩，允许CPU设计者自由选择向量的长度来实现。矢量长度可以从最小 128 位到最大 2048 位不等，以 128 位为增量。SVE的设计保证同样的应用程序可以在支持SVE的不同实现上执行，而无需重新编译代码。 SVE 提高了架构对高性能计算 (HPC) 和机器学习 (ML) 应用程序的适用性，这些应用程序需要大量数据处理。

SVE 引入以下关键特性：

可扩展的向量
单通道（per-lane）的predication（谓词）
聚集加载 (Gather-load) 和分散存储 (Scatter-store)
投机（speculative）向量化
水平和序列化向量操作

当我们处理大数据集时，这些特性有助于向量化和优化循环。

SVE 不是 Neon 指令集的扩展，也不是替代品。 SVE 经过重新设计，可以为 HPC 和 ML 提供更好的数据并行性。

SVE 架构基础

32个可扩展的向量寄存器，Z0-Z31
16个可扩展的谓词寄存器，P0-P15
一个First Fault 谓词寄存器（FFR）
可扩展的向量系统控制寄存器ZCR_Elx

让我们依次了解一下这些寄存器。

可扩展的向量寄存器`Z0-Z31`

可扩展的向量寄存器Z0-Z31在微架构上可以实现为128到2048位。低128位同时也被128位定长的NeonV0-V31寄存器共享。

下图展示了可扩展的向量寄存器Z0-Z31 :

此可扩展向量：

可以支持64，32，16和8位的元素
支持整型以及双精度，单精度和半精度浮点元素
可配置每个异常级别 (EL) 的向量长度

可扩展的谓词寄存器`P0-P15`

为了控制操作中涉及哪些活动元素，谓词寄存器在许多 SVE 指令中用作掩码，这也为向量操作提供了灵活性。下图展示了可扩展谓词寄存器P0-P15:

谓词寄存器通常被用作对数据操作的bit mask：

每个谓词寄存器是Zx（可扩展向量寄存器）的 $1 / 8$
P0-P7是控制加载、存储和算术的谓词。
P8-P15是用于循环管理的额外的谓词。
First Fault Register (FFR) 是一个特殊的谓词寄存器，由 first-fault 加载和存储指令设置，用于指示每个元素的加载和存储操作的成功程度。 FFR 旨在支持推测性内存访问，这使得向量化在许多情况下更容易和更安全。

谓词寄存器也可以用作各种 SVE 指令中的操作数。

可配置的向量长度

在实现的最大向量长度内，还可以通过 ZCR_Elx 寄存器为每个异常级别配置向量的长度。长度实现和配置需要满足 AArch64 SVE Supplement 中的最低要求，以便满足以下其中任何一个条件:

实现必须允许将向量长度限制为 2 的任意幂。
一个实现允许向量长度被限制为不是 2 的幂的 128 的倍数。

特权异常级别可以使用可伸缩向量控制寄存器 ZCR_El1、ZCR_El2 和 ZCR_El3 的 LEN 字段来限制该异常级别和较低特权异常级别的向量长度：

可扩展矢量系统控制寄存器指示 SVE 实现特性：

ZCR_Elx.LEN 字段用于当前和较低异常级别的向量长度。
大多数位当前保留以供将来使用。

SVE 汇编语法

SVE 汇编语法格式由操作码、目的寄存器、谓词寄存器（如果指令支持谓词掩码）和输入运算符组成。以下指令示例显示了此格式的详细信息。

示例1
LDFF1D {<Zt>.D}, <Pg>/Z, [<Xn|SP>, <Zm>.D, LSL #3]
其中，

<Zt>是向量，Z0-Z31
<Zt>.D和<Zm>.D指定目标和操作数向量的元素类型，不需要指定元素的数量
<Pg>是谓词，P0-P15
<Pg>/Z是归零断言（zeroing predication）
<Zm>指定gather-load地址模式的偏移量

示例2
ADD <Zdn>.<T>, <Pg>/M, <Zdn>.<T>, <Zm>.<T>
其中，

M是合并谓词
<Zdn>既是目标寄存器，也是输入运算符之一。为方便起见，指令语法在两个地方都显示了 <Zdn>。在汇编编码中，为了简化，它们被编码一次。

示例3
ORRS <Pd>.B, <Pg>.Z, <Pn>.B, <Pm>.B

S 是对谓词条件标志 NZCV 的新解释
<Pg> 控制谓词在示例操作中充当“位掩码”。

SVE架构特性

SVE引入了以下重要的架构特性：

单通道谓词（per-lane predication）
为了允许对选定元素进行灵活操作，SVE 引入了 16 个控制谓词寄存器 P0-P15，以指示向量的活动通道上的有效操作。例如：
```
ADD Z0.D, P0/M, Z0.D, Z1.D 
```
活动元素 Z0 和 Z1 相加并将结果放入 Z0。P0 指示操作数的哪些元素是活动的和非活动的。 P0后面的“M”表示Merging，表示将非活动元素合并，因此 Z0的非活动元素在ADD操作后将保持其原始值。如果在 P0 之后是“Z”，即归零，则目标寄存器的非活动元素将在操作后归零。

如果谓词规范是“/Z”，则操作将对目标向量的相应元素的结果进行归零，其中谓词元素为零。例如：
```
CPY Z0.B, P0/Z, #0xFF 
```
将有符号整数 0xFF 复制到 Z0 中，其中 Z0.B 的非活动元素将设置为零。

指令有谓词选项。此外，并非所有谓词操作都具有合并和归零选项。您必须参考 AArch64 SVE Supplement 以了解每条指令的规范细节。
聚集加载和分散存储（gather-load and scatter-store）
SVE 中的地址模式允许将向量用作 Gather-load 和 Scatter-store 指令中的基地址和偏移量，从而实现非连续内存位置。例如：
```
LD1SB Z0.S, P0/Z, [Z1.S] //从由 32 位向量基 Z1 生成的内存地址聚集加载有符号字节负载到 Z0 活动的 32 位元素。 LD1SB Z0.D, P0/Z, [X0, Z1.D] //从由 64 位标量基 X0 加上 Z1.D 中的向量索引生成的内存地址中聚集加载有符号字节负载到 Z0 活动的元素。 
```
下面的例子展示了 LD1SB Z0.S, P0/Z, [Z1.S] 的加载操作，其中 P0 Z1 包含分散的地址。加载后，每个 Z0.S 的低位字节都会使用从分散的内存位置获取的数据进行更新。
谓词驱动的循环控制和管理
作为 SVE 的一个关键特性，谓词不仅可以灵活地控制向量运算的各个元素，还可以实现谓词驱动的循环控制。谓词驱动的循环控制和管理使循环控制高效灵活。此功能通过在谓词寄存器中注册活动和非活动元素索引，消除了处理部分向量的额外循环头和尾的开销。谓词驱动的循环控制和管理意味着，在接下来的循环迭代中，只有活动元素执行预期的选项。例如：
```
WHILEL0 P0.S, x8, x9 B.FIRST Loop_start 
```
用于软件控制的投机的向量分区
投机性加载会对传统向量的内存读取造成挑战，如果在读取过程中某些元素发生故障，则很难逆向加载操作并跟踪哪些元素加载失败。 Neon 不允许投机性负载。为了允许对向量进行投机性加载，SVE 引入了第一个故障向量加载指令，例如 LDRFF。为了允许向量访问进入无效页面，SVE 还引入了 First-Fault 谓词寄存器 (FFR)。当使用第一个故障向量加载指令加载到 SVE 向量时，FFR 寄存器会更新每个元素的加载成功或失败结果。当发生加载故障时，FFR立即注册对应的元素，将对应的其余元素注册为0或false，不触发异常。通常，RDFFR 指令用于读取 FFR 状态。当第一个元素为假时，RDFFR 指令完成迭代。如果第一个元素为真，RDFFR 指令将继续迭代。 FFR 的长度与谓词向量相同，其值可以用 SETFFR 指令初始化。以下示例使用 LDFF1D 从内存中读取，FFR 相应更新：
```
LDFF1D Z0.D, P0/Z, [Z1.D, #0] 
```
从向量基数 Z1 加 0 生成的内存地址聚集加载具有双字的第一个故障行为的负载到 Z0 的活动元素。非活动元素将不会读取设备内存或信号故障，并在目标向量中设置为零。从有效内存成功加载将对 FFR 中的元素设置为 true。第一个故障负载会将相应元素和 FFR 中的其余元素设置为 false 或 0。
扩展的浮点和水平归约
为了允许向量中的高效归约操作，并满足对精度的不同要求，SVE 增强了浮点和水平归约操作。指令可能具有按顺序（从低到高）或基于树（成对）的浮点归约排序，其中操作排序可能会导致不同的舍入结果。这些操作权衡可重复性和性能。例如：
```
FADDA D0, P0/M, D1, Z2.D 
```
浮点加法从向量源的低位元素到高位元素的严格顺序归约，将结果累加到 SIMD&FP 标量寄存器中。示例指令将 D1 和 Z2.D的所有活动元素相加，并将结果放入标量寄存器 D0。向量元素严格按照从低到高的顺序处理，标量源 D1 提供初始值。源向量中的非活动元素被忽略。而 FADDV 将执行递归的成对归约，并将结果放入标量寄存器中。

SVE 编程

本节介绍支持 SVE 应用程序开发的软件工具和库。本节还介绍了如何为支持 SVE 的目标开发应用程序，并在支持 SVE 的硬件上运行它。本节还将描述如何在基于 Armv8-A 的硬件的 SVE 仿真环境下运行应用程序。

软件和库支持

要构建 SVE 应用程序，您必须选择支持 SVE 功能的编译器，例如：

GNU 工具 8.0+ 版支持 C/C++/Fortran 的 SVE 优化。
Arm Compiler for Linux，Arm Linux 的原生编译器。 Arm Compiler for Linux 18.0+ 版支持 C、C++ 和 Fortran 代码的 SVE 代码生成。 Arm Compiler for Linux 是 Arm Linux 用户空间工具解决方案 Arm Allinea Studio 的一部分。
Arm Compiler 6 是一个用于裸机应用程序开发的跨平台编译器，也支持从 6.12 版本开始的 SVE 代码生成。除了编译器之外，您还可以依赖一些高度优化的 SVE 库，例如：
Arm 性能库是一组高度优化的数学例程，可以链接到您的应用程序。 Arm 性能库版本 19.3+ 支持 SVE 的数学库。 Arm 性能库是 Arm Compiler for Linux 的一部分。
其他第三方数学库。

如何用SVE编程

有多种方式可以写或生成SVE代码。在这部分指南，我们给出四种SVE编程的方法：

写SVE汇编代码
用SVE Intrinsics编程
自动向量化
使用SVE优化库

写汇编

您可以将 SVE 指令编写为 C/C++ 代码中的内联汇编或汇编源代码中的完整函数。例如：

 .globl subtract_arrays // -- Begin function .p2align 2 .type subtract_arrays,@function subtract_arrays: // @subtract_arrays .cfi_startproc // %bb.0: orr w9, wzr, #0x400 mov x8, xzr whilelo p0.s, xzr, x9 .LBB0_1: // =>This Inner Loop Header: Depth=1 ld1w { z0.s }, p0/z, [x1, x8, lsl #2] ld1w { z1.s }, p0/z, [x2, x8, lsl #2] sub z0.s, z0.s, z1.s st1w { z0.s }, p0, [x0, x8, lsl #2] incw x8 whilelo p0.s, x8, x9 b.mi .LBB0_1 // %bb.2: ret .Lfunc_end0: .size subtract_arrays, .Lfunc_end0-subtract_arrays .cfi_endproc T

如果您要混合使用高级语言和汇编语言编写的函数，则必须熟悉针对 SVE 更新的应用程序二进制接口 (ABI) 标准。 Arm 体系结构的过程调用标准 (AAPCS) 指定了数据类型和寄存器分配，并且与汇编编程最相关。 AAPCS 要求：

Z0-Z7 和 P0-P3 用于传递可缩放矢量参数和结果。
Z8-Z15 和 P4-P15 是被调用者保存的。
所有其他向量寄存器（Z16-Z31）都可以被被调用函数破坏，调用函数负责在需要时备份和恢复它们。

使用SVE指令函数（Instrinsics）

SVE 内在函数是编译器支持的函数，可以用相应的指令替换。程序员可以直接调用C、C++等高级语言的指令函数。 SVE 的 ACLE（Arm C 语言扩展）定义了哪些 SVE 指令函数可用、它们的参数以及它们的作用。支持 ACLE 的编译器可以在编译期间用映射的 SVE 指令替换内在函数。要使用 ACLE 内在函数，您必须包含头文件“arm_sve.h”，其中包含可在 C/C++ 中使用的向量类型和指令函数（针对 SVE）的列表。每种数据类型都描述了向量中元素的大小和数据类型：

svint8_t svuint8_t
svint16_t svuint16_t svfloat16_t
svint32_t svuint32_t svfloat32_t
svint64_t svuint64_t svfloat64_t

例如，svint64_t 表示 64 位有符号整数的向量，svfloat16_t 表示半精度浮点数的向量。

以下示例 C 代码已使用 SVE 内在函数手动优化：

//intrinsic_example.c #include <arm_sve.h> svuint64_t uaddlb_array(svuint32_t Zs1, svuint32_t Zs2) { 
    // widening add of even elements svuint64_t result = svaddlb(Zs1, Zs2); return result; }

包含 arm_sve.h 的源代码可以使用 SVE 向量类型，就像数据类型可用于变量声明和函数参数一样。要使用 Arm C/C++ 编译器编译代码，并以支持 SVE 的 Armv8-A 架构为目标，请使用：

armclang -O3 -S -march=armv8-a+sve -o intrinsic_example.s intrinsic_example.c

此命令生成以下汇编代码

//instrinsic_example.s uaddlb_array: // @uaddlb_array .cfi_startproc // %bb.0: uaddlb z0.d, z0.s, z1.s ret

此示例使用Arm Compiler for Linux 20.0版本

自动向量化

C/C++/Fortran 编译器，例如用于 Linux 的原生 Arm 编译器和用于 Arm 平台的 GNU 编译器，支持使用 SVE 指令对 C、C++ 和 Fortran 循环进行向量化。要生成 SVE 代码，请选择适当的编译器选项。例如，当 armclang使用 -march=armv8-a+sve 选项时，armclang 还使用默认选项 -fvectorize 和 -O2。如果要使用支持 SVE 的库版本，请将 -march=armv8-a+sve 与 -armpl=sve 结合使用。有关编译器优化选项的更多信息，请参阅编译器开发人员和参考指南，或编译器手册页。

使用优化的库

使用针对 SVE 高度优化的库，例如 Arm 性能库和 Arm 计算库。 Arm 性能库包含针对 BLAS、LAPACK、FFT、稀疏线性代数和 libamath 优化的数学函数的高度优化实现。为了能够链接任何 Arm 性能库函数，您必须安装 Arm Allinea Studio 并在代码中包含 armpl.h。要使用 Arm Compiler for Linux 和 Arm 性能库构建应用程序，您必须在命令行上指定 -armpl=<arg>。如果使用 GNU 工具，则必须在链接器命令行中使用-L<armpl_install_dir>/lib包含 Arm Performance Libraries 安装路径，并指定 GNU 等效于 Arm Compiler for Linux armpl=<arg> 选项，也就是-larmpl_lp64。有关更多信息，请参阅 Arm 性能库入门指南。

如何运行SVE应用

如果您无权访问 SVE 硬件，则可以使用模型或仿真器来运行您的代码。有几个模型和模拟器可供选择：

QEMU：交叉编译和原生模型，支持使用 SVE 在 Arm AArch64 平台上建模
快速模型：跨平台模型，支持使用 SVE 对 Arm AArch64 平台建模，在基于 x86 的主机上运行。
Arm 指令仿真器 (ArmIE)：原生 AArch64 仿真器，支持仿真 SVE 指令和其他新指令，用于未来架构。