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。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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