Comment l'optimisation de l'assemblage peut-elle améliorer les performances d'un algorithme de comptage pop-up positionnel sur les octets ?

Comment optimiser ce popcount positionnel de 8 bits à l'aide de l'assembly ?

L'implémentation fournie de __mm_add_epi32_inplace_purego dans Go est sous-optimale en raison du passage coûteux de [8] tableaux int32. Pour améliorer les performances, il est recommandé de passer un pointeur vers le tableau à la place.

Cependant, la question va au-delà de l'optimisation de cette fonction spécifique et explore l'optimisation de la boucle interne en utilisant l'assemblage pour un algorithme de comptage de population positionnel sur octets .

Optimisation de l'assemblage

Le code d'assemblage fourni offre deux variantes de l'algorithme de comptage de population positionnel :

• 32 octets à la fois sans CSA (Constant Sum Adder)
• 96 octets à la fois avec CSA

Améliorations introduites

Le code assembleur utilise diverses techniques pour améliorer performances :

• Prélecture : Précharge les données à l'avance pour réduire les échecs de cache.
• Vectorisation : Utilise les instructions SIMD (Single Instruction Multiple Data) pour traiter plusieurs octets simultanément.
• Pop Count Intrinsics : Utilise des fonctions intrinsèques pour compter efficacement la population de bits.
• Optimisation de réalisation : Tire parti de l'exécution de valeurs décalées pour effectuer un comptage de population efficace.
• Variante de 96 octets avec CSA : Implémente une technique appelée Addition de somme constante pour réduire le nombre d'opérations et améliorer performances jusqu'à 30 %.

Benchmarks de performances

Les benchmarks montrent que les optimisations d'assemblage entraînent des améliorations significatives des performances par rapport à une implémentation de référence naïve en Go pur :

• Reg (variante 32 octets) : jusqu'à 4998,53 Mo/s
• RegCSA (variante 96 octets avec CSA) : jusqu'à 16053,40 Mo/s

Code source complet

Le code source complet des deux variantes d'assemblage peut être trouvé sur GitHub. Le code comprend également une bibliothèque portable qui peut être utilisée pour les deux variantes dans n'importe quel programme Go.

Conclusion

En implémentant l'algorithme de comptage de population positionnel en assembleur, des performances significatives des gains peuvent être réalisés. Le code assembleur fourni utilise diverses optimisations pour maximiser le débit. Pour plus de détails et d'exemples, veuillez vous référer au référentiel GitHub.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!