サイクルごとに理論上の最大 4 FLOP を達成するにはどうすればよいですか?
理論的には 4 つの浮動小数点のピーク パフォーマンスを達成することが可能です最新の x86-64 Intel CPU でのサイクルごとの演算 (倍精度)。以下を利用します。テクニック:
SSE 命令用のコードの最適化
- 複数のデータ要素の並列処理を可能にする SSE (ストリーミング SIMD 拡張機能) 命令を使用します。
- 最適な SSE のためにコードが適切に調整されていることを確認しますパフォーマンス。
ループのアンロールとインターリーブ
- 内部ループをアンロールして命令レベルの並列性を向上させます。
- インターリーブは乗算と加算を行います。 CPU のパイプラインを利用する機能。
操作を 3 つでグループ化
- 一部の Intel CPU の実行ユニットに一致するように、操作を 3 つのグループに配置します。これにより、add 命令と mul 命令を交互に実行して、スループットを最大化できます。
不要なストールと依存関係を回避します
- ストールを回避するために、命令間のデータ依存関係を最小限に抑えます。 .
- コンパイラの最適化 (-O3 以降) を使用して、不要な依存関係を特定して削除するのに役立ちます。
サンプル コード
次のコード スニペットは、Intel Core i5 および Core i7 CPU でピークに近いパフォーマンスを達成する方法を示しています。 :
#include <emmintrin.h> #include <omp.h> #include <iostream> using namespace std; typedef unsigned long long uint64; double test_dp_mac_SSE(double x, double y, uint64 iterations) { register __m128d r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9, rA, rB, rC, rD, rE, rF; // Generate starting data. r0 = _mm_set1_pd(x); r1 = _mm_set1_pd(y); r8 = _mm_set1_pd(-0.0); r2 = _mm_xor_pd(r0, r8); r3 = _mm_or_pd(r0, r8); r4 = _mm_andnot_pd(r8, r0); r5 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r6 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); r7 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); r8 = _mm_add_pd(r0, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r9 = _mm_add_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); rA = _mm_sub_pd(r0, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rB = _mm_sub_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rC = _mm_set1_pd(1.4142135623730950488); rD = _mm_set1_pd(1.7320508075688772935); rE = _mm_set1_pd(0.57735026918962576451); rF = _mm_set1_pd(0.70710678118654752440); uint64 iMASK = 0x800fffffffffffffull; __m128d MASK = _mm_set1_pd(*(double*)&iMASK); __m128d vONE = _mm_set1_pd(1.0); uint64 c = 0; while (c </iostream></omp.h></emmintrin.h>
以上が最新の x86-64 Intel CPU でサイクルあたり 4 FLOP を達成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。

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