


Problème d'emballage à gauche
Considérez le scénario dans lequel il existe un tableau d'entrée et un tableau de sortie, mais seuls certains éléments satisfaisant une condition doivent être écrit dans le tableau de sortie. Quelle est l'approche la plus efficace pour y parvenir en utilisant AVX2 ?
Approche SSE
L'approche SSE consiste à utiliser _mm_movemask_ps pour extraire un masque de 4 bits du masque de saisie, puis en utilisant ce masque pour générer des données de contrôle aléatoire avec _mm_load_si128. Enfin, _mm_shuffle_epi8 est utilisé pour permuter les valeurs afin d'aligner les éléments valides au début du registre SIMD. Cette approche fonctionne bien pour les vecteurs SSE de 4 largeurs avec une table de recherche (LUT) à 16 entrées.
Limites AVX
Cependant, pour AVX de 8 largeurs vecteurs, la LUT nécessiterait un nombre beaucoup plus grand d’entrées (256), chacune avec 32 octets, ce qui entraînerait une utilisation de 8 Ko de mémoire. Il est surprenant qu'AVX ne propose pas d'instruction pour simplifier ce processus, comme un magasin masqué avec emballage.
Solution AVX2
Malgré l'absence d'instruction dédiée , il est possible d'obtenir un emballage à gauche efficace dans AVX2 en utilisant une combinaison de techniques :
- Utilisez vpermps pour variable-shuffle : _mm256_permutevar8x32_ps peut être utilisé pour effectuer un brassage variable de croisement de voies, permettant de regrouper les données en fonction du masque.
- Générer des masques à la volée : BMI2 fournit l'instruction pext (Parallel Bits Extract), qui peut être utilisée pour extraire des bits du masque de saisie et générer le shuffle. contrôler les données.
- Évitez pdep/pext sur les processeurs AMD : Les processeurs AMD antérieurs à Zen 3 ont une latence nettement plus élevée pour pdep et pext, des approches alternatives peuvent donc être nécessaires pour des performances optimales.
Algorithme
L'algorithme pour l'emballage à gauche AVX2 implique les étapes suivantes :
- Extraire les indices du masque de saisie à l'aide de pext.
- Décompressez les indices pour générer un masque de lecture aléatoire.
- Utilisez vpermps pour mélanger les saisir des données en fonction du mélange masque.
Conclusion
Cette approche fournit une solution très efficace pour l'emballage laissé dans AVX2. En utilisant vpermps, pext et d'autres instructions BMI2, il est possible de regrouper des données basées sur un masque avec une surcharge et une latence minimales.
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!

C n'est pas mort, mais a prospéré dans de nombreux domaines clés: 1) le développement de jeux, 2) la programmation du système, 3) l'informatique haute performance, 4) les navigateurs et les applications réseau, C est toujours le choix grand public, montrant ses fortes scénarios de vitalité et d'application.

Les principales différences entre C # et C sont la syntaxe, la gestion de la mémoire et les performances: 1) la syntaxe C # est moderne, prend en charge Lambda et Linq, et C conserve les fonctionnalités C et prend en charge les modèles. 2) C # gère automatiquement la mémoire, C doit être géré manuellement. 3) Les performances C sont meilleures que C #, mais les performances C # sont également en cours d'optimisation.

Vous pouvez utiliser les bibliothèques TinyXML, PUGIXML ou LIBXML2 pour traiter les données XML dans C. 1) Parse Fichiers XML: utilisez des méthodes DOM ou SAX, DOM convient aux petits fichiers et SAX convient aux fichiers volumineux. 2) Générez le fichier XML: convertissez la structure de données au format XML et écrivez dans le fichier. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être gérées et manipulées efficacement.

Travailler avec des structures de données XML en C peut utiliser la bibliothèque TinyXML ou PUGIXML. 1) Utilisez la bibliothèque PUGIXML pour analyser et générer des fichiers XML. 2) Gérer les éléments XML imbriqués complexes, tels que les informations du livre. 3) Optimiser le code de traitement XML, et il est recommandé d'utiliser des bibliothèques efficaces et des analyses de streaming. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être traitées efficacement.

C domine toujours l'optimisation des performances car sa gestion de la mémoire de bas niveau et ses capacités d'exécution efficaces le rendent indispensable dans le développement de jeux, les systèmes de transaction financière et les systèmes intégrés. Plus précisément, il se manifeste comme suit: 1) dans le développement de jeux, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces en font le langage préféré pour le développement du moteur de jeu; 2) Dans les systèmes de transaction financière, les avantages de performance de C assurent la latence extrêmement faible et le débit élevé; 3) Dans les systèmes intégrés, la gestion de la mémoire de bas niveau de C et les capacités d'exécution efficaces le rendent très populaire dans des environnements limités aux ressources.

Le choix du cadre C XML doit être basé sur les exigences du projet. 1) TinyXML convient aux environnements liés aux ressources, 2) PUGIXML convient aux exigences à haute performance, 3) Xerces-C prend en charge la vérification complexe XMLSChema et les performances, la facilité d'utilisation et les licences doivent être prises en compte lors du choix.

C # convient aux projets qui nécessitent l'efficacité du développement et la sécurité des types, tandis que C convient aux projets qui nécessitent des performances élevées et un contrôle matériel. 1) C # fournit la collection des ordures et LINQ, adapté aux applications d'entreprise et au développement de Windows. 2) C est connu pour ses performances élevées et son contrôle sous-jacent, et est largement utilisé dans les jeux et la programmation système.

L'optimisation du code C peut être réalisée grâce aux stratégies suivantes: 1. Gérer manuellement la mémoire pour l'utilisation d'optimisation; 2. Écrivez du code conforme aux règles d'optimisation du compilateur; 3. Sélectionnez les algorithmes et structures de données appropriés; 4. Utiliser les fonctions en ligne pour réduire les frais généraux d'appel; 5. Appliquer la métaprogrammation du modèle pour optimiser au moment de la compilation; 6. Évitez la copie inutile, utilisez la sémantique mobile et les paramètres de référence; 7. Utilisez Constir correctement pour aider à l'optimisation du compilateur; 8. Sélectionnez des structures de données appropriées, telles que STD :: Vector.


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