DL PE 256_16

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Problem Statement

DRAM に分割されて配置された shape = (256, 16) の Float Tensor $D$ を、

LM にある Tensor $L$ に((4_L2B:2, 64:2), (2:1, 4_PE:1, 2_W:1))のレイアウトで格納してください。

DL 256_16 と問題文は一緒ですが、出力の LM レイアウトが異なります。

前回の出力 1 次元目は (8_L2B:1, 4:2, 8_L1B:1) でしたが、今回は (4_L2B:2, 64:2) です。

前回の L2B は入出力で 4_L2B:2 → 8_L2B:1 だったので、各グループの DRAM から 2 個ずつの L2B に分配しました。

今回は、入出力で 4_L2B:2 → 4_L2B:2 と同じなので、各グループの DRAM からグループ内の L2B に分配せず、512 長語ぶんの内容をグループ内放送命令 mvb2 で送ります。

前回は分配をしたので転送量は 256 長語でしたが、今回は 512 長語なので mvb2/n512 とすると良いでしょう。

次に L1B に注目すると、今回の出力レイアウトには登場しないので、L2BM にある 512 長語の内容を各 L1B に同じ内容を放送することが読み取れます。L2BM → L1BM 放送命令 l2bmb を使います。

l2bmb 命令は、1 命令で 64 長語を読み出し、8 個の L1BM に 64 長語をそのまま放送する命令です。今回は 512 長語を転送するので、l2bmb 命令を 8 回発行すれば良いでしょう。

最後に、MAB と PE ですが、前回と同じく 4_PE:1 はあるけど MAB は含まれないので、16x1MAB 放送命令 l1bmm を使います。

ただし、今回は L1BM にある 512 長語の内容を、各 PE に 128 長語ずつ放送する必要があります。l1bmm 命令は 2 長語動作のときは L1BM から 32 長語を読み出し、各 PE に 8長語（16単語）ずつ書き込みます。

L1BM は長語アドレッシング、PE は単語アドレッシングなので、

l1bmm $llb0 $llm0v l1bmm $llb32 $llm16v ...

のように、16 回発行すれば良いでしょう。

$D$ ($0 \le D[{i, j}] \le 4096$): Float $d[0:512]@0, (256,16)/((4_L2B:2, 64:8), (8:1, 2_W:1); B@[4_L2B:2])
?

testcase.vsm