Die Mängel von gepacktem SIMD und der Aufstieg von Vektorprozessoren

Dieser Artikel untersucht die inhärenten Mängel von Single Instruction Multiple Data (SIMD)-Architekturen, wie Skalierungsprobleme aufgrund fester Registerbreiten, Performance-Engpässe durch Pipelining und den Overhead der Tail-Verarbeitung. Diese Einschränkungen beeinträchtigen die Effizienz von SIMD bei der Verarbeitung großer Datensätze. Der Artikel vergleicht SIMD mit Vektorprozessoren (z. B. Cray-1, RISC-V RVV und ARM SVE), die die Mängel von SIMD durch flexible Vektorlängen und Hardware-Level-Tail-Verarbeitung beheben. Alternative Ansätze wie die Virtual Vector Method (VVM) werden ebenfalls untersucht und bieten neue Wege zur Verbesserung der Datenverarbeitungsleistung.