Wie können SIMD-Anweisungen die parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs optimieren?

SIMD-basierte parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs

Einführung

Präfixsummenalgorithmen sind Sie sind für verschiedene Datenverarbeitungs- und Parallelverarbeitungsanwendungen unerlässlich und die Leistungsoptimierung ist von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird eine hocheffiziente parallele Präfixsummen-Implementierung untersucht, die die SIMD-Funktionen (Single Instruction Multiple Data) von Intel-CPUs nutzt.

Der SIMD-Ansatz

Der traditionelle Präfixsummenalgorithmus umfasst iteratives Hinzufügen von Elementen in einem Array. Um diesen Prozess zu beschleunigen, nutzen wir SIMD-Anweisungen von SSE (Streaming SIMD Extensions), um eine parallele Addition vektorisierter Elemente durchzuführen.

Zweiphasen-Algorithmus mit SIMD-Optimierung

Der Vorschlag Der Algorithmus besteht aus zwei Phasen:

• Phase 1:

  • Teilen Sie das Array in Blöcke auf und weisen Sie sie mehreren Threads zu.
  • Jeder Thread führt mithilfe von SSE eine parallele Präfixsummierung für seinen Block durch.
  • Die Gesamtsumme für jeden Chunk wird gespeichert.

• Phase 2:

  • Verwenden Sie erneut mehrere Threads.
  • Jeder Thread iteriert über seinen zugewiesenen Block und fügt jedem Element die entsprechende Gesamtsumme aus Phase 1 hinzu.
  • Die endgültige Präfixsumme beträgt erhalten.

CUDA-Implementierung

Der bereitgestellte Code demonstriert die Implementierung dieses Algorithmus unter Verwendung von OpenMP- und SSE-Intrinsics. Es enthält zwei Funktionen: scan_SSE() für die SIMD-Präfixsumme auf 4-Element-Vektoren und scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk() für die gesamte parallele Präfixsumme.

Leistungsverbesserung mit Caching-Überlegungen

Bei großen Array-Größen kann Caching die Leistung erheblich beeinträchtigen. Um dies zu mildern, beinhaltet der Algorithmus einen Chunk-basierten Ansatz, bei dem die Präfixsumme innerhalb jedes Chunks seriell durchgeführt wird, während der Gesamtprozess parallel bleibt. Dadurch bleiben die Daten im CPU-Cache, was die Geschwindigkeit erhöht.

Fazit

Der in diesem Artikel vorgestellte SIMD-basierte parallele Präfixsummenalgorithmus bietet eine hochoptimierte Implementierung für Intel-CPUs . Sein zweiphasiger Ansatz mit SIMD-Optimierung und Caching-Überlegungen gewährleistet eine effiziente Präfixsummenberechnung für große Datensätze.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können SIMD-Anweisungen die parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!