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10-11-2020 | Issue 6/2021

The Journal of Supercomputing 6/2021

Performance and power consumption analysis of Arm Scalable Vector Extension

Journal:
The Journal of Supercomputing > Issue 6/2021
Authors:
Tetsuya Odajima, Yuetsu Kodama, Mitsuhisa Sato
Important notes

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Modern CPUs not only have multiple cores but also support wide single instruction multiple data (SIMD). This trend is expected to grow in the future. In this paper, we examine the effect of the vector length and the number of out-of-order resources on the performance and the power consumption of programs having multiple vector lengths using the Arm Scalable Vector Extension. Based on the performed evaluation, we conclude that using a longer vector length with multicycle vector units leads to up to approximately 30% improvement in performance and 21% decrease in power consumption than when using a shorter vector length.

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