SSE SIMD 命令はどのようにして並列プレフィックス合計計算を高速化できるのでしょうか?

SSE SIMD によるプレフィックス合計の並列化

さまざまな計算タスクのパフォーマンスを最適化するには、並列プレフィックス合計アルゴリズムの実装が重要です。この記事では、Intel CPU に搭載されている SIMD (単一命令複数データ) 命令を使用した、高速かつ効率的なプレフィックス サム アプローチについて調査します。

SSE SIMD アクセラレーション

プレフィックス サムを高速化するには計算では、SSE (ストリーミング SIMD 拡張機能) の力を活用できます。アルゴリズムの最初のパスは、要素のペアに対して SSE を使用して並列部分和を実行することで最適化できます。このアプローチにより、処理時間が短縮されます。

パス 2 最適化

2 番目のパスでは、前の部分和の累積和を現在の部分和に加算することを目的としています。 。定数値が追加されるため、SSE を使用してこの操作をさらに最適化できます。このステップにより、2 番目のパスの効率が向上します。

全体のパフォーマンス

n 要素の配列と w の SIMD 幅の場合、アルゴリズムの時間コストはおよそ ( n/m) * (1 1/w)。 4 つのコアと 4 つの SIMD 幅を使用すると、シーケンシャル コードの速度向上は約 5n/16、つまり約 3.2 倍になります。

特殊なケースの最適化

具体的にはシナリオでは、最初のパスと 2 番目のパスの両方で SIMD を使用することができます。これによりパフォーマンスがさらに向上し、時間コストが 2n/(mw) に削減されます。

コードの実装

提供されたコードは実装を示しています。 SSE 最適化を使用した並列プレフィックス合計アルゴリズム。関数 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk は、配列 a を受け取り、累積合計を計算し、配列 s に保存します。

このコードは、プレフィックス合計アルゴリズムの高度に最適化された実装を提供し、大規模な配列のパフォーマンスを大幅に向上させます。このコードには、SSE 命令を利用して計算を高速化する、最初と 2 番目のパスの両方の最適化が含まれています。

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