


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。

Goの「文字列」パッケージは、文字列操作を効率的かつシンプルにするための豊富な機能を提供します。 1)文字列を使用して()サブストリングを確認します。 2)Strings.split()を使用してデータを解析できますが、パフォーマンスの問題を回避するには注意して使用する必要があります。 3)文字列join()は文字列のフォーマットに適していますが、小さなデータセットの場合、ループ=はより効率的です。 4)大きな文字列の場合、文字列を使用して文字列を構築する方が効率的です。

GOは、文字列操作に「文字列」パッケージを使用します。 1)文字列を使用して、関数を調整して文字列をスプライスします。 2)文字列を使用して、コンテイン関数を使用してサブストリングを見つけます。 3)文字列を使用して、文字列を交換します。これらの機能は効率的で使いやすく、さまざまな文字列処理タスクに適しています。

byteSpackageIngoisESSENTINEFOREFFICTIENTBYTESLICEMANIPULATION、functionslikeContains、andReplaceforseding andmodyifiedbinarydata.itenhancesperformance andCodereadability、make dakeatavitaltoolfor forhandlingbingbinarydata、networkprotocols、andfilei

GOは、バイナリエンコードとデコードに「エンコード/バイナリ」パッケージを使用します。 1)このパッケージは、binary.writeとbinary.read関数を作成して、データを書き込み、読み取ります。 2)正しいエンディアン(BigendianやLittleendianなど)の選択に注意してください。 3)データのアラインメントとエラー処理も重要です。データの正確性とパフォーマンスを確保します。

Encoding/binaryPackageIngoiseffictevectiveforptimizingdueToitssuportforendiannessandannessandAhandling.toenhanceperformance:1)usebinary.native.nativedianfornatiannesstoavoidbyteswapping.2)batchedandandandwriteTerationtoredutei/ober

GOのBYTESパッケージは、主にバイトスライスを効率的に処理するために使用されます。 1)bytes.bufferを使用すると、弦のスプライシングを効率的に実行して、不必要なメモリの割り当てを避けます。 2)バイト機能を使用して、バイトスライスをすばやく比較します。 3)bytes.index、bytes.split、bytes.replaceall関数は、バイトスライスの検索と操作に使用できますが、パフォーマンスの問題に注意する必要があります。

バイトパッケージは、バイトスライスを効率的に処理するためのさまざまな機能を提供します。 1)bytes.containsを使用して、バイトシーケンスを確認します。 2)bytes.splitを使用してバイトスライスを分割します。 3)バイトシーケンスバイトを交換します。 4)bytes.joinを使用して、複数のバイトスライスを接続します。 5)bytes.bufferを使用してデータを作成します。 6)エラー処理とデータ検証のためのBYTES.MAPの組み合わせ。


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