SMAT 当中的底层硬件优化方法

 SMAT shows big advantages in performance due to

1.SIMDization

2.branch optimization

3.data prefetch

4.task parallelism policy

 

一 SIMD

　　是一种空间并行策略。

　　Single Instruction Multiple Data。

　　联想一下机器学习当中的神经网络，是不是当有多个输入的时候，输入被连接成为矩阵的形式。然后在这个矩阵上面，不同列的数据之间的计算都是独立的？就是这样的一个空间并行，通过增加硬件资源来提高计算性能。 

　　SIMD也常常是用于CPU当中的向量处理模块的计算。