如何用sve加速spmv

SVE是一种ARM处理器的向量化扩展，可以大幅提升计算效率，可以用于加速Sparse Matrix-Vector Multiplication（SPMV）。

以下是使用SVE加速SPMV的步骤：

1. 将矩阵存储为CSR格式，即行指针（row pointer）、列索引（column index）和值（value）三个数组，其中行指针数组表示每行在列索引和值数组中的起始位置。

2. 将向量存储为一维数组。

3. 使用SVE指令加载行指针和列索引数组，并使用gather指令加载值数组中的元素。

4. 使用SVE指令将值数组中的元素和向量中的元素进行乘法运算，并将结果累加。

5. 将累加的结果写入输出向量。

下面是使用C语言实现的示例代码：

#include <arm_sve.h>

// SVE-accelerated sparse matrix-vector multiplication
void sve_spmv(int *rowptr, int *colidx, float *values, float *x, float *y, int n)
{
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        float sum = 0.0f;

        // Load column indices and values for row i
        svbool_t p = svptrue_b32();
        int start = rowptr[i];
        int end = rowptr[i+1];
        for (int j = start; j < end; j += svcntw()) {
            svcntw_t offset = svcntw(); // Step size for gather
            svint32_t idx = svld1sw_s32(p, &colidx[j]);
            svfloat32_t val = svld1_gather_scatter(p, &values[j], idx, offset);
            svfloat32_t xvec = svld1_gather_scatter(p, &x[0], idx, offset);
            sum += svadd_reduce_f32(val * xvec);
        }

        // Write result to output vector
        y[i] = sum;
    }
}

这段代码使用了SVE指令svld1sw_s32、svld1_gather_scatter、svadd_reduce_f32等，分别用于加载整数、加载散列值、乘法累加等操作。在循环中，每次处理一个非零行，将列索引和值数组中的对应元素加载到SVE向量中，再将向量中的元素和输入向量中的对应元素进行乘法运算和累加，最后将结果写入输出向量中。