AVX ロード/ストア操作の 32 バイト アライメントの処理方法
このコンテキストでは、AVX ロード/ストア操作でアライメントの問題が発生します。アライメントされていないメモリアクセスによるストア操作。この問題に対処する方法は次のとおりです。
_mm256_loadu_ps / _mm256_storeu_ps による非整列ロード/ストア操作
非整列メモリ アクセスの場合は、代わりに _mm256_loadu_ps および _mm256_storeu_ps を使用できます。これらの組み込み関数は、アライメントを必要とせずにロードおよびストア操作を実行します。ほとんどの場合、アライメントされたデータにこれらの組み込み関数を使用すると、アライメントが必要なロード/ストア操作を使用するのと同じくらい効率的です。
アライメントに関する考慮事項
アライメントは特に重要です512 ビット AVX-512 ベクトルの場合、適切なアライメントによりパフォーマンスが最大 20% 向上します。 AVX2 CPU の場合、特にデータが L2 または L1d キャッシュに保存されている場合、アライメントは依然として重要です。
アライメントされたメモリの動的割り当て
C 17 では、次のことができます。 aligned_new 演算子を使用して、整列されたメモリを割り当てます。この演算子は、割り当てられたメモリが、割り当てられる型に指定されたアライメントに従って確実にアライメントされるようにします。
たとえば、アライメントされた float の配列を割り当てるには、次のようにします。
float *arr = new (std::align_val_t(32)) float[size]; // C++17
回避策Plain-Delete 互換割り当ての場合
との互換性がないため、aligned_new を使用できない場合単純に削除する場合は、次の回避策を使用できます:
-
構造のラッピング:
struct alignas(32) s { float v; }; new s[numSteps];
-
配置パラメータ:
new (std::align_val_t(32)) float[numSteps];
その他の動的割り当てオプション
その他の動的割り当てオプションには、std::aligned_alloc、posix_memalign、および _mm_malloc が含まれます。ただし、これらのオプションには制限があり、free と互換性がない可能性があります。
配列と構造体を使用した Alignas()
C 11 以降では、alignas() を使用できます。 32) 構造体/クラス メンバーのアライメントを強制し、その型の静的および自動ストレージ オブジェクトが 32B アライメントを持つようにします。ただし、このような型の動的割り当てには C 17 との互換性が必要です。
不必要なパディングに注意してください
最後に、より大きなバッファーを割り当てて手動で位置合わせすることで、不必要なパディングを回避します。このアプローチは非効率的で非現実的です。
以上がAVX ロード/ストアのパフォーマンスを最適化するために 32 バイトのアライメントを確保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 DestructorsprovideveralKeyAdvantages:1)Themmanageresourcesautomally、PreventingLeaks; 2)TheyEnhanceSceptionsionSuringRusoureRease;

Cの多型をマスターすると、コードの柔軟性と保守性が大幅に向上する可能性があります。 1)多型により、異なるタイプのオブジェクトを同じベースタイプのオブジェクトとして扱うことができます。 2)継承および仮想関数を通じてランタイム多型を実装します。 3)多型は、既存のクラスを変更せずにコード拡張をサポートします。 4)CRTPを使用してコンパイル時間の多型を実装すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。 5)スマートポインターはリソース管理に役立ちます。 6)ベースクラスには仮想デストラクタが必要です。 7)パフォーマンスの最適化には、最初にコード分析が必要です。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。


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