


位置人口カウント操作のパフォーマンスを向上させるために、アセンブリ命令を使用して __mm_add_epi32_inplace_purego 関数を最適化するにはどうすればよいですか?
アセンブリを使用した __mm_add_epi32_inplace_purego の最適化
この質問は、バイト配列に対して位置ポピュレーション カウントを実行する __mm_add_epi32_inplace_purego 関数の内部ループを最適化することを目的としています。目標は、アセンブリ命令を利用してパフォーマンスを向上させることです。
内部ループの元の Go 実装:
__mm_add_epi32_inplace_purego(&counts[i], expand)
'&counts[i]' を使用して、配列要素は非効率になる可能性があります。これを最適化するために、代わりに配列全体へのポインタを渡すことができます。
__mm_add_epi32_inplace_inplace_purego(counts, expand)
この変更により、配列を引数として渡すことに伴うオーバーヘッドが軽減されます。
さらに、内部ループをさらに拡張することもできます。組み立て説明書を使用して最適化されます。次のアセンブリ コードは、アセンブリに実装された __mm_add_epi32_inplace_purego のバージョンです。
// func __mm_add_epi32_inplace_asm(counts *[8]int32, expand *[8]int32) TEXT ·__mm_add_epi32_inplace_asm(SB),NOSPLIT,-16 MOVQ counts+0(FP), DI MOVQ expand+8(FP), SI MOVL 8*0(DI), AX // load counts[0] ADDL 8*0(SI), AX // add expand[0] MOVL AX, 8*0(DI) // store result in counts[0] MOVL 8*1(DI), AX // load counts[1] ADDL 8*1(SI), AX // add expand[1] MOVL AX, 8*1(DI) // store result in counts[1] MOVL 8*2(DI), AX // load counts[2] ADDL 8*2(SI), AX // add expand[2] MOVL AX, 8*2(DI) // store result in counts[2] MOVL 8*3(DI), AX // load counts[3] ADDL 8*3(SI), AX // add expand[3] MOVL AX, 8*3(DI) // store result in counts[3] MOVL 8*4(DI), AX // load counts[4] ADDL 8*4(SI), AX // add expand[4] MOVL AX, 8*4(DI) // store result in counts[4] MOVL 8*5(DI), AX // load counts[5] ADDL 8*5(SI), AX // add expand[5] MOVL AX, 8*5(DI) // store result in counts[5] MOVL 8*6(DI), AX // load counts[6] ADDL 8*6(SI), AX // add expand[6] MOVL AX, 8*6(DI) // store result in counts[6] MOVL 8*7(DI), AX // load counts[7] ADDL 8*7(SI), AX // add expand[7] MOVL AX, 8*7(DI) // store result in counts[7] RET
このアセンブリ コードは、'counts' と 'expand' の要素をレジスタにロードし、加算を実行し、結果を ' に格納します。数えます」。配列を引数として渡す必要を回避し、効率的なアセンブリ命令を使用することにより、このコードは内部ループのパフォーマンスを大幅に向上させます。
要約すると、要素のアドレスの代わりに配列へのポインターを渡すことにより、また、アセンブリに内部ループを実装することで、__mm_add_epi32_inplace_purego 関数を最適化して、位置人口カウント操作のパフォーマンスを向上させることができます。
以上が位置人口カウント操作のパフォーマンスを向上させるために、アセンブリ命令を使用して __mm_add_epi32_inplace_purego 関数を最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cは、ハードウェアリソースと高性能の最適化が必要なシナリオにより適していますが、Golangは迅速な開発と高い並行性処理が必要なシナリオにより適しています。 1.Cの利点は、ハードウェア特性と高い最適化機能に近いものにあります。これは、ゲーム開発などの高性能ニーズに適しています。 2.Golangの利点は、その簡潔な構文と自然な並行性サポートにあり、これは高い並行性サービス開発に適しています。

Golangは実際のアプリケーションに優れており、そのシンプルさ、効率性、並行性で知られています。 1)同時プログラミングはゴルチンとチャネルを通じて実装されます。2)柔軟なコードは、インターフェイスと多型を使用して記述されます。3)ネット/HTTPパッケージを使用したネットワークプログラミングを簡素化、4)効率的な同時クローラーを構築する、5)ツールと最高の実践を通じてデバッグと最適化。

GOのコア機能には、ガベージコレクション、静的リンク、並行性サポートが含まれます。 1. GO言語の並行性モデルは、GoroutineとChannelを通じて効率的な同時プログラミングを実現します。 2.インターフェイスと多型は、インターフェイスメソッドを介して実装されているため、異なるタイプを統一された方法で処理できます。 3.基本的な使用法は、関数定義と呼び出しの効率を示しています。 4。高度な使用法では、スライスは動的なサイズ変更の強力な機能を提供します。 5.人種条件などの一般的なエラーは、Getest Raceを通じて検出および解決できます。 6.パフォーマンス最適化Sync.Poolを通じてオブジェクトを再利用して、ゴミ収集圧力を軽減します。

GO言語は、効率的でスケーラブルなシステムの構築においてうまく機能します。その利点には次のものがあります。1。高性能:マシンコードにコンパイルされ、速度速度が速い。 2。同時プログラミング:ゴルチンとチャネルを介してマルチタスクを簡素化します。 3。シンプルさ:簡潔な構文、学習コストとメンテナンスコストの削減。 4。クロスプラットフォーム:クロスプラットフォームのコンパイル、簡単な展開をサポートします。

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