В этой части мы вернёмся к работе, которую предыдущие главы принимали как готовую: упаковке. Сначала найдём скалярную ловушку в упаковке B, затем используем ZA как машину транспонирования, после этого разберём 128-битный случай для комплексных чисел и правило корректности для общего PACKM_KER. В финале соберём весь цикл одной дугой: от FMOPA до работающей субконфигурации BLIS для Apple SME.

В этой части мы сначала отделим прямой комплексный путь от готового метода 1m; затем покажем конфликт между чередующимся форматом памяти и раздельной арифметикой внешних произведений; после этого разберём четыре вещественных внешних произведения, расслоение через svuzp, эпилог с комплексными alpha и beta, а в конце — почему сопряжение остаётся работой упаковщика. Следующая часть вернёт нас к упаковке и к тому месту, где эта граница ответственности особенно важна.

В этой части мы используем sgemm как шаблон и проверим, что действительно меняется при переходе к dgemm: сначала пройдём скучную часть с удвоенными ширинами, затем разберём прямоугольный тайл 16×32, после этого — отдельный бит возможностей FEAT_SME_F64F64 и динамическую регистрацию ядра. Следующая часть будет устроена иначе: там меняется не только ширина элемента, но и сама форма данных.

В этой части мы возьмём первый из пропусков BLIS — микроядро sgemm; сначала зафиксируем форму аккумулятора 32×32 в четырёх тайлах ZA, затем разберём горячий цикл по K, потом эпилог с alpha, beta и ловушкой NaN, а в конце посмотрим, какие числа производительности даёт именно это ядро. Следующая часть оставит структуру почти той же, но заменит геометрию тайла и условия существования ядра.

В этой части мы начнём с тупика, в который приводит голый цикл FMOPA; затем покажем, какую часть GEMM BLIS уже построил за нас; после этого разберём пять циклов BLIS и место микроядра внутри них. Финал главы должен сделать дальнейший план конкретным: что именно нужно добавить для Apple SME, а что уже относится к готовой «мебели» фреймворка.

В этой части мы проверим, есть ли у SME учебная дорога, сравнимая с той, которую получили тензорные ядра GPU; затем разберём два реально полезных источника: Arm Learning Path и KleidiAI; после этого отделим то, чему они действительно учат, от того, где они останавливаются. К концу главы станет видно, какая именно «середина лестницы» отсутствует и почему следующая часть неизбежно приводит к BLIS.

Часть 1 цикла о программировании Apple Scalable Matrix Extension (SME2) — от первых принципов до промышленной реализации GEMM.

Экспериментируем с компилятором для новой не Фон-Неймановской архитектуры, обещающей повышение энергоэффективности в 100 раз.

Добавляем щепотку векторного программирования в задачки проекта Эйлер. Заодно разбираемся, как эффективно реализовать деление на константу.

Как оптимизировать модель Mamba для выполнения на CPU? Ускоряем код в 20 раз по сравнению с PyTorch, нарушая в процессе все правила оптимизации.

Как вычислить экспоненциальную функцию быстро и с минимальной погрешностью? Пишем векторизованный код.

Почему при сложениии одинаковых чисел в разном порядке получаются разные результаты?
Как мининмизировать ошибки округления или избавиться от них совсем?