벡터화된 솔루션을 사용하여 IP 주소 구문 분석 속도를 향상시키는 방법은 무엇입니까?

IP 주소 구문 분석 속도 개선

현재 IPv4 주소 구문 분석 코드는 상당히 효율적이지만 더 빠른 속도를 위해 추가로 최적화할 수 있습니다. 한 가지 접근 방식은 이 작업을 위해 특별히 설계된 벡터화된 솔루션을 활용하는 것입니다.

빠른 IPv4 구문 분석을 위한 벡터화된 솔루션

SSE4.1 또는 SSSE3 명령을 지원하는 x86 프로세서의 경우 성능을 크게 향상시키는 벡터화된 솔루션이 있습니다. :

__m128i shuffleTable[65536];    //can be reduced 256x times, see @IwillnotexistIdonotexist

UINT32 MyGetIP(const char *str) {
    __m128i input = _mm_lddqu_si128((const __m128i*)str);   //"192.167.1.3"
    input = _mm_sub_epi8(input, _mm_set1_epi8('0'));        //1 9 2 254 1 6 7 254 1 254 3 208 245 0 8 40 
    __m128i cmp = input;                                    //...X...X.X.XX...  (signs)
    UINT32 mask = _mm_movemask_epi8(cmp);                   //6792 - magic index
    __m128i shuf = shuffleTable[mask];                      //10 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 6 5 4 -1 2 1 0 -1 
    __m128i arr = _mm_shuffle_epi8(input, shuf);            //3 0 0 0 | 1 0 0 0 | 7 6 1 0 | 2 9 1 0 
    __m128i coeffs = _mm_set_epi8(0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1);
    __m128i prod = _mm_maddubs_epi16(coeffs, arr);          //3 0 | 1 0 | 67 100 | 92 100 
    prod = _mm_hadd_epi16(prod, prod);                      //3 | 1 | 167 | 192 | ? | ? | ? | ?
    __m128i imm = _mm_set_epi8(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 6, 4, 2, 0);
    prod = _mm_shuffle_epi8(prod, imm);                     //3 1 167 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
    return _mm_extract_epi32(prod, 0);
//  return (UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 1)) << 16) + UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 0)); //no SSE 4.1
}

셔플 테이블 사전 계산

이 벡터화된 솔루션을 효과적으로 활용하려면 다음과 같이 생성할 수 있는 사전 계산된 셔플 테이블인 shuffleTable이 필요합니다.

void MyInit() {
    memset(shuffleTable, -1, sizeof(shuffleTable));
    int len[4];
    for (len[0] = 1; len[0] <= 3; len[0]++)
        for (len[1] = 1; len[1] <= 3; len[1]++)
            for (len[2] = 1; len[2] <= 3; len[2]++)
                for (len[3] = 1; len[3] <= 3; len[3]++) {
                    int slen = len[0] + len[1] + len[2] + len[3] + 4;
                    int rem = 16 - slen;
                    for (int rmask = 0; rmask < 1<<rem; rmask++) {
//                    { int rmask = (1<<rem)-1;    //note: only maximal rmask is possible if strings are zero-padded
                        int mask = 0;
                        char shuf[16] = {-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1};
                        int pos = 0;
                        for (int i = 0; i < 4; i++) {
                            for (int j = 0; j < len[i]; j++) {
                                shuf[(3-i) * 4 + (len[i]-1-j)] = pos;
                                pos++;
                            }
                            mask ^= (1<<pos);
                            pos++;
                        }
                        mask ^= (rmask<<slen);
                        _mm_store_si128(&amp;shuffleTable[mask], _mm_loadu_si128((__m128i*)shuf));
                    }
                }
}

성능 벤치마크

Ivy Bridge 프로세서에서 벡터화된 솔루션은 초당 3억 3,600만 개의 주소를 처리하는 인상적인 성능을 보여줍니다. 이는 원래 질문에 제공된 코드보다 약 7.8배 빠릅니다.

위 내용은 벡터화된 솔루션을 사용하여 IP 주소 구문 분석 속도를 향상시키는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!