Wie können Vektoranweisungen und Speicheroptimierung die Anzahl der Positionspopulationen auf Byteebene verbessern?

Positionspopulationszählungen auf Byte-Ebene verstehen

In der Informatik bezieht sich eine Positionspopulationszählung auf die Berechnung der Anzahl der Bits, die in einer bestimmten Zahl auf 1 gesetzt sind, während unter Berücksichtigung der Positionen dieser Bits. Dieser Vorgang findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Computergrafik und beim maschinellen Lernen.

Beim Umgang mit großen Datensätzen ist die Optimierung dieses Vorgangs von entscheidender Bedeutung für die Leistung. Während das Schreiben des gesamten Algorithmus in Assembler die besten Ergebnisse liefern kann, erfordert es oft spezielles Fachwissen, das möglicherweise nicht ohne weiteres verfügbar ist.

In diesem Artikel werden wir einen benutzerdefinierten Algorithmus untersuchen, der relativ einfach zu implementieren ist Bereitstellung erheblicher Leistungsverbesserungen gegenüber Basisimplementierungen. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Optimierung der inneren Schleife eines Algorithmus, der eine Positionspopulationszahl über ein Array von Bytes berechnet.

Die Idee hinter dem Algorithmus

Der vorgeschlagene Algorithmus partitioniert zusammenhängende Speicherbereiche ( (insbesondere 32-Byte-Regionen) und berechnet die entsprechenden Bitpopulationen mithilfe effizienter Vektoranweisungen. Dieser Ansatz vermeidet den Mehraufwand, der mit der Verarbeitung einzelner Bytes verbunden ist, was zu erheblichen Geschwindigkeitssteigerungen führt.

Implementierungsdetails

Die Kernimplementierung umfasst die Verwendung der vpmovmskb-Anweisung, um die höchstwertigen Bits jeder 32-Byte-Region abzurufen . Diese Bits stellen die Bevölkerungszahl für jede Region dar, die dann zu einem entsprechenden Zähler addiert wird. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis alle Regionen verarbeitet sind.

Zur Verbesserung der Effizienz ruft der Algorithmus Daten vorab ab, um die Latenz beim Speicherzugriff zu minimieren, und nutzt einen Carry-Save-Addierer (CSA), um die Leistung weiter zu verbessern. Die CSA-Technik kombiniert mehrere Additionen in einer einzigen Operation und reduziert so die Anzahl der benötigten Anweisungen.

Leistungsbenchmarks

Um die Wirksamkeit des Algorithmus zu bewerten, wurden Benchmarks mit zwei anderen Implementierungen durchgeführt: einer einfachen Referenzimplementierung, die in reinem Go geschrieben wurde, und eine komplexere Implementierung, die Assembly nutzt. Die Ergebnisse, gemessen am Durchsatz (MB/s), zeigen klare Leistungsvorteile für den vorgeschlagenen Algorithmus, insbesondere beim Umgang mit größeren Datensätzen.

Fazit

Bei der Implementierung komplexer Algorithmen in Assembler Obwohl dies eine Herausforderung sein kann, bietet der in diesem Artikel vorgestellte benutzerdefinierte Algorithmus ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und einfacher Implementierung. Durch die Nutzung von Vektoranweisungen und anderen Optimierungen erzielt der Algorithmus erhebliche Beschleunigungen bei der Berechnung der Positionspopulationszählung, wodurch er sich besonders für Anwendungen eignet, bei denen die Optimierung dieses Vorgangs von entscheidender Bedeutung ist.

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