Comment les instructions vectorielles et l'optimisation de la mémoire peuvent-elles améliorer le nombre de populations positionnelles au niveau des octets ?

Comprendre les décomptes de population positionnelle au niveau de l'octet

En informatique, un décompte de population positionnelle fait référence au calcul du nombre de bits définis sur 1 dans un nombre donné, tandis que en tenant compte des positions de ces bits. Cette opération a des applications dans divers domaines, tels que l'infographie et l'apprentissage automatique.

Lorsque l'on traite de grands ensembles de données, l'optimisation de cette opération devient cruciale pour les performances. Bien que l'écriture de l'intégralité de l'algorithme en assembleur puisse donner les meilleurs résultats, cela nécessite souvent une expertise spécialisée qui peut ne pas être facilement disponible.

Dans cet article, nous explorerons un algorithme personnalisé qui est relativement facile à mettre en œuvre, tout en restant offrant des améliorations significatives des performances par rapport aux implémentations de base. L'accent est ici mis sur l'optimisation de la boucle interne d'un algorithme qui calcule un nombre de population positionnelle sur un tableau d'octets.

L'idée derrière l'algorithme

L'algorithme proposé partitionne les régions contiguës de la mémoire ( plus précisément, les régions de 32 octets) et calcule les populations de bits correspondantes à l'aide d'instructions vectorielles efficaces. Cette approche évite la surcharge associée au traitement des octets individuels, ce qui entraîne des accélérations significatives.

Détails de l'implémentation

L'implémentation principale implique l'utilisation de l'instruction vpmovmskb pour récupérer les bits les plus significatifs de chaque région de 32 octets. . Ces bits représentent le décompte de la population de chaque région, qui est ensuite ajouté à un compteur correspondant. Ce processus est répété jusqu'à ce que toutes les régions soient traitées.

Pour une efficacité améliorée, l'algorithme pré-extrait les données afin de minimiser la latence d'accès à la mémoire et utilise un additionneur de sauvegarde (CSA) pour améliorer encore les performances. La technique CSA combine plusieurs ajouts en une seule opération, réduisant ainsi le nombre d'instructions nécessaires.

Benchmarks de performances

Pour évaluer l'efficacité de l'algorithme, des benchmarks ont été effectués par rapport à deux autres implémentations : une base une implémentation de référence écrite en Go pur et une implémentation plus complexe tirant parti de l'assembly. Les résultats, mesurés en termes de débit (Mo/s), démontrent des avantages évidents en termes de performances pour l'algorithme proposé, en particulier lorsqu'il s'agit de jeux de données plus volumineux.

Conclusion

Lors de la mise en œuvre d'algorithmes complexes en assemblage peut être difficile, l'algorithme personnalisé présenté dans cet article offre un équilibre entre performances et facilité de mise en œuvre. En tirant parti des instructions vectorielles et d'autres optimisations, l'algorithme permet d'accélérer considérablement les calculs de décompte de population positionnelle, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications où l'optimisation de cette opération est essentielle.

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!