multithreading tests from 152 lab 5
[riscv-tests.git] / mt / bp_matmul / matmul_mi.c
diff --git a/mt/bp_matmul/matmul_mi.c b/mt/bp_matmul/matmul_mi.c
new file mode 100755 (executable)
index 0000000..de964db
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,341 @@
+//**************************************************************************
+// Multi-threaded Matrix Multiply benchmark
+//--------------------------------------------------------------------------
+// TA     : Christopher Celio
+// Student: 
+//
+//
+// This benchmark multiplies two 2-D arrays together and writes the results to
+// a third vector. The input data (and reference data) should be generated
+// using the matmul_gendata.pl perl script and dumped to a file named
+// dataset.h. 
+
+
+// print out arrays, etc.
+//#define DEBUG
+
+//--------------------------------------------------------------------------
+// Includes 
+
+#include <string.h>
+#include <stdlib.h>
+#include <stdio.h>
+
+
+//--------------------------------------------------------------------------
+// Input/Reference Data
+
+typedef float data_t;
+#include "dataset.h"
+  
+//--------------------------------------------------------------------------
+// Basic Utilities and Multi-thread Support
+
+__thread unsigned long coreid;
+unsigned long ncores;
+
+#include "util.h"
+   
+#define stringify_1(s) #s
+#define stringify(s) stringify_1(s)
+#define stats(code) do { \
+    unsigned long _c = -rdcycle(), _i = -rdinstret(); \
+    code; \
+    _c += rdcycle(), _i += rdinstret(); \
+    if (coreid == 0) \
+      printf("%s: %ld cycles, %ld.%ld cycles/iter, %ld.%ld CPI\n", \
+             stringify(code), _c, _c/DIM_SIZE/DIM_SIZE/DIM_SIZE, 10*_c/DIM_SIZE/DIM_SIZE/DIM_SIZE%10, _c/_i, 10*_c/_i%10); \
+  } while(0)
+
+//--------------------------------------------------------------------------
+// Helper functions
+    
+void printArray( char name[], int n, data_t arr[] )
+{
+   int i;
+   if (coreid != 0)
+      return;
+  
+   printf( " %10s :", name );
+   for ( i = 0; i < n; i++ )
+      printf( " %3ld ", (long) arr[i] );
+   printf( "\n" );
+}
+      
+void __attribute__((noinline)) verify(size_t n, const data_t* test, const data_t* correct)
+{
+   if (coreid != 0)
+      return;
+
+   size_t i;
+   for (i = 0; i < n; i++)
+   {
+      if (test[i] != correct[i])
+      {
+         printf("FAILED test[%d]= %3ld, correct[%d]= %3ld\n", 
+            i, (long)test[i], i, (long)correct[i]);
+         exit(-1);
+      }
+   }
+   
+   return;
+}
+//--------------------------------------------------------------------------
+// matmul function
+// single-thread, naive version
+void __attribute__((noinline)) matmul_naive(const int lda,  const data_t A[], const data_t B[], data_t C[] )
+{
+   int i, j, k;
+
+   if (coreid > 0)
+      return;
+  
+   for ( i = 0; i < lda; i++ )
+      for ( j = 0; j < lda; j++ )  
+      {
+         for ( k = 0; k < lda; k++ ) 
+         {
+            C[i + j*lda] += A[j*lda + k] * B[k*lda + i];
+         }
+      }
+
+}
+
+void __attribute__((noinline)) matmul_MI_transpose(const int lda,  const data_t A[], const data_t B[], data_t C[] )
+{
+    int i, j, k;
+    data_t B_trans[32*32];
+    data_t acc_temp0, acc_temp1;
+    data_t *A_j, *B_i;
+    data_t *A_j_k, *B_i_k;
+    int z;
+
+    //for (i = 0; i < 32; i++) {
+    //    for (j = 0; j < 32; j++) {
+    //        B_trans[i*lda+j] = B[i+j*lda];
+    //    }
+    //}
+
+    if (coreid == 0) {
+        for (i = 0; i < 32; i++) {
+            B_i = B_trans+i*32;
+            for (z = 0; z < 32; z++) {
+                *(B_i+z) = B[i+z*32];
+            }
+            for (j = 0; j < 16; j+=2) {
+                A_j = A+j*lda;
+                acc_temp0 = 0;
+                for (k = 0; k < 32; k+=8) {
+                    A_j_k = A_j+k;
+                    B_i_k = B_i+k;
+                    acc_temp0 += *(A_j_k)     * *(B_i_k);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 1) * *(B_i_k + 1);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 2) * *(B_i_k + 2);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 3) * *(B_i_k + 3);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 4) * *(B_i_k + 4);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 5) * *(B_i_k + 5);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 6) * *(B_i_k + 6);
+                    acc_temp0 += *(A_j_k + 7) * *(B_i_k + 7);
+                }
+                A_j += 32;
+
+                acc_temp1 = 0;
+                for (k = 0; k < 32; k+=8) {
+                    acc_temp1 += *(A_j+k) * *(B_i+k);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 1) * *(B_i+k + 1);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 2) * *(B_i+k + 2);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 3) * *(B_i+k + 3);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 4) * *(B_i+k + 4);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 5) * *(B_i+k + 5);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 6) * *(B_i+k + 6);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 7) * *(B_i+k + 7);
+                }
+
+                C[i + j*lda] = acc_temp0;
+                C[i + (j+1)*lda] = acc_temp1;
+            }
+        }
+    } else if (coreid == 1) {
+        for (i = 0; i < 32; i++) {
+            B_i = B_trans+i*32;
+            for (z = 0; z < 32; z++) {
+                *(B_i+z) = B[i+z*32];
+            }
+            for (j = 16; j < 32; j+=2) {
+                A_j = A+j*lda;
+                acc_temp0 = 0;
+                for (k = 0; k < 32; k+=8) {
+                    acc_temp0 += *(A_j+k) * *(B_i+k);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 1) * *(B_i+k + 1);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 2) * *(B_i+k + 2);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 3) * *(B_i+k + 3);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 4) * *(B_i+k + 4);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 5) * *(B_i+k + 5);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 6) * *(B_i+k + 6);
+                    acc_temp0 += *(A_j+k + 7) * *(B_i+k + 7);
+                }
+                A_j += 32;
+
+                acc_temp1 = 0;
+                for (k = 0; k < 32; k+=8) {
+                    acc_temp1 += *(A_j+k) * *(B_i+k);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 1) * *(B_i+k + 1);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 2) * *(B_i+k + 2);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 3) * *(B_i+k + 3);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 4) * *(B_i+k + 4);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 5) * *(B_i+k + 5);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 6) * *(B_i+k + 6);
+                    acc_temp1 += *(A_j+k + 7) * *(B_i+k + 7);
+                }
+                C[i + j*lda] = acc_temp0;
+                C[i + (j+1)*lda] = acc_temp1;
+            }
+        }
+    }
+}
+void __attribute__((noinline)) matmul_MI(const int lda,  const data_t A[], const data_t B[], data_t C[] )
+{
+    int i, j, k;
+    data_t acc_temp;
+    data_t *A_j, *B_i;
+    int j_start = coreid*16;
+    int j_end = (coreid*16)+16;
+    if (coreid == 0) {
+        for ( i = 0; i < 32; i++ ) {
+            B_i = B + i;
+            for ( j = j_start; j < j_end; j++ )  
+            {
+                acc_temp = 0;
+                A_j = A + j*32;
+                for ( k = 0; k < 32; k++ ) 
+                {
+                    acc_temp += *(A_j + k) * *(B_i + k*32);
+                }
+                C[i + j*32] = acc_temp;
+            }
+        }
+    } else if (coreid == 1) {
+        for ( i = 16; i < 32; i++ ) {
+            B_i = B + i;
+            for ( j = j_start; j < j_end; j++ )  
+            {
+                acc_temp = 0;
+                A_j = A + j*32;
+                for ( k = 0; k < 32; k+=4 ) 
+                {
+                    acc_temp += *(A_j + k) * *(B_i + k*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 1) * *(B_i + (k+1)*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 2) * *(B_i + (k+2)*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 3) * *(B_i + (k+3)*32);
+                }
+                C[i + j*32] = acc_temp;
+            }
+        }
+        for ( i = 0; i < 16; i++ ) {
+            B_i = B + i;
+            for ( j = j_start; j < j_end; j++ )  
+            {
+                acc_temp = 0;
+                A_j = A + j*32;
+                for ( k = 0; k < 32; k+=4 ) 
+                {
+                    acc_temp += *(A_j + k) * *(B_i + k*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 1) * *(B_i + (k+1)*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 2) * *(B_i + (k+2)*32);
+                    acc_temp += *(A_j + k + 3) * *(B_i + (k+3)*32);
+                }
+                C[i + j*32] = acc_temp;
+            }
+        }
+
+    }
+}
+
+void __attribute__((noinline)) matmul_MSI(const int lda,  const data_t A[], const data_t B[], data_t C[] )
+{
+    int i, j, k;
+    data_t acc_temp;
+    data_t *A_j, *B_i;
+    int j_start = coreid*16;
+    int j_end = (coreid*16)+16;
+    for ( i = 0; i < 32; i++ ) {
+        B_i = B + i;
+        for ( j = j_start; j < j_end; j++ )  
+        {
+            acc_temp = 0;
+            A_j = A + j*32;
+            for ( k = 0; k < 32; k++ ) 
+            {
+                acc_temp += *(A_j + k) * *(B_i + k*32);
+            }
+            C[i + j*32] = acc_temp;
+        }
+    }
+}
+
+void __attribute__((noinline)) matmul(const int lda,  const data_t A[], const data_t B[], data_t C[] )
+{
+
+    // ***************************** //
+    // **** ADD YOUR CODE HERE ***** //
+    // ***************************** //
+    //
+    // feel free to make a separate function for MI and MSI versions.
+    // ENABLE_SHARING = false is MI
+    // ENABLE_SHARING = true is MSI
+    matmul_MI_transpose(lda, A, B, C);
+    //matmul_MSI(lda, A, B, C);
+}
+
+//--------------------------------------------------------------------------
+// Main
+//
+// all threads start executing thread_entry(). Use their "coreid" to
+// differentiate between threads (each thread is running on a separate core).
+  
+void thread_entry(int cid, int nc)
+{
+   coreid = cid;
+   ncores = nc;
+
+   // static allocates data in the binary, which is visible to both threads
+   static data_t results_data[ARRAY_SIZE];
+
+
+//   // Execute the provided, naive matmul
+//   barrier();
+//   //stats(matmul_naive(DIM_SIZE, input1_data, input2_data, results_data); barrier());
+// 
+//   
+//   // verify
+//   //verify(ARRAY_SIZE, results_data, verify_data);
+//   
+//   // clear results from the first trial
+//   size_t i;
+//   if (coreid == 0) 
+//      for (i=0; i < ARRAY_SIZE; i++)
+//         results_data[i] = 0;
+//   barrier();
+
+   
+   // Execute your faster matmul
+   barrier();
+   stats(matmul(DIM_SIZE, input1_data, input2_data, results_data); barrier());
+#ifdef DEBUG
+   printArray("results:", ARRAY_SIZE, results_data);
+   printArray("verify :", ARRAY_SIZE, verify_data);
+#endif
+   
+   // verify
+   verify(ARRAY_SIZE, results_data, verify_data);
+   barrier();
+
+   exit(0);
+}
+