sve和sve2实现spmv

SVE和SVE2是ARM架构中的向量指令集，可以用于加速稠密矩阵向量乘（Sparse Matrix-Vector Multiplication，简称SPMV）运算。下面分别介绍如何使用SVE和SVE2实现SPMV。

使用SVE实现SPMV

SVE指令集可以用于实现SPMV的向量化计算。假设有一个稠密矩阵A和一个向量x，要计算矩阵向量乘y=A*x。可以将A按行划分为若干个块，每个块的大小为n个元素（n为SVE向量长度），然后对每个块进行向量化计算。具体实现如下：

1. 将向量x和每个矩阵块A[i]加载到SVE向量寄存器中。

2. 使用SVE指令集中的乘法指令vmul、加法指令vadd和累加指令vpadd，对每个矩阵块进行向量化计算。

3. 将计算结果存储到向量y对应的位置。

下面是使用SVE实现SPMV的伪代码：

for (i = 0; i < m; i += n) {
// Load matrix block A[i] and vector x into SVE vectors
A_sve = load_sve(A[i], n);
x_sve = load_sve(x, n);

// Compute y = A[i] * x
y_sve = vmul(A_sve, x_sve);
y_sve = vadd(y_sve, vpadd(y_sve, y_sve));

// Store y back to memory
store_sve(y, y_sve, n);
}

使用SVE2实现SPMV

SVE2是SVE的扩展指令集，引入了新的指令，例如svdot指令，可以更高效地实现SPMV。svdot指令可以同时计算两个向量的点积，并将结果累加到指定寄存器中。利用svdot指令，可以将SPMV的计算过程进一步向量化。

下面是使用SVE2实现SPMV的伪代码：

for (i = 0; i < m; i += n) {
// Load matrix block A[i] and vector x into SVE vectors
A_sve = load_sve(A[i], n);
x_sve = load_sve(x, n);

// Compute y = A[i] * x
y_sve = svdot(A_sve, x_sve);

// Store y back to memory
store_sve(y, y_sve, n);
}

可以看到，使用SVE2实现SPMV比使用SVE更加简洁和高效。但需要注意的是，SVE2指令集需要较新的ARM处理器才能支持，因此在实际应用中需要考虑处理器的兼容性。