cari
Rumahpembangunan bahagian belakangC++Bagaimanakah Kita Boleh Melaksanakan Fungsi Logaritma Vektor Dengan Cekap Menggunakan AVX2?

How Can We Efficiently Implement a Vectorized Logarithm Function Using AVX2?

Pelaksanaan Logaritma Vektor yang Cekap dalam AVX2

Objektifnya adalah untuk melaksanakan versi vektor yang cekap bagi fungsi log2 untuk 4 nombor berketepatan dua kali menggunakan AVX2, setanding dengan prestasi __m256d SVML _mm256_log2_pd (__m256d a) tetapi tersedia pada penyusun lain.

Pendekatan Pelaksanaan

Strategi biasa untuk log2(a) melibatkan pengiraan jumlah eksponen dan log2 daripada mantissa, yang mempunyai julat terhad 1.0 hingga 2.0. Ini membolehkan kami menggunakan anggaran polinomial untuk log2 mantissa.

  1. Eksponen Ekstrak: Ekstrak bahagian eksponen vektor input dan tukarkannya semula kepada ketepatan dua kali nilai, melaraskan untuk berat sebelah.
  2. Ekstrak dan Laraskan Mantissa: Ekstrak mantissa dan laraskannya kepada julat [0.5, 1.0). Ini memastikan bahawa penghampiran polinomial yang kami gunakan akan lebih tepat.
  3. Penghampiran Polinomial: Gunakan penghampiran polinomial untuk mengira log2 mantissa terlaras. Kita boleh memuatkan polinomial menggunakan pengembangan siri atau teknik minimaks.
  4. Gabungan: Tambahkan eksponen yang dikira dan anggaran polinomial log2 mantissa untuk mendapatkan log2 akhir hasil.

Pengoptimuman

Untuk meningkatkan ketepatan, kita boleh menggunakan nisbah dua polinomial dan bukannya polinomial tertib tinggi tunggal. Teknik ini mengurangkan ralat pembundaran dan mengekalkan ketepatan yang tinggi.

Selain itu, kita boleh melangkau semakan untuk nilai underflow, limpahan atau denormal jika diketahui bahawa nilai input adalah positif dan terhingga. Pengoptimuman ini boleh mempercepatkan pelaksanaan dengan ketara.

Pertimbangan Prestasi

  • Latensi Arahan: Perkakasan moden mempunyai latensi arahan yang panjang. Untuk mengoptimumkan prestasi, kita boleh menggunakan skim penilaian polinomial yang lebih pantas, seperti skema Estrin, yang membenarkan pelaksanaan selari bagi istilah polinomial.
  • Mengeksploitasi FMA: Gabungan-ganda-tambah (FMA) arahan adalah sangat cekap. Dengan menggunakan FMA dalam pelaksanaan kami, kami boleh mempercepatkan proses penilaian polinomial.

Ketepatan dan Julat

Ketepatan dan julat pelaksanaan bergantung pada spesifik anggaran polinomial yang digunakan. Adalah mungkin untuk mencapai ketepatan yang sangat tinggi dalam julat nilai mantissa tertentu.

Perbandingan dengan Pelaksanaan Sedia Ada

Pelaksanaan yang dicadangkan bertujuan untuk menyediakan log2 bervektor yang cepat dan cekap fungsi yang boleh digunakan pada mana-mana platform dengan sokongan AVX2. Ia menyasarkan prestasi tinggi yang setanding dengan pelaksanaan SVML penyusun Intel sementara tersedia untuk penyusun lain juga.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kita Boleh Melaksanakan Fungsi Logaritma Vektor Dengan Cekap Menggunakan AVX2?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Membina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMembina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMay 03, 2025 am 12:16 AM

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

XML di C: Mengendalikan struktur data kompleksXML di C: Mengendalikan struktur data kompleksMay 02, 2025 am 12:04 AM

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C dan prestasi: di mana ia masih menguasaiC dan prestasi: di mana ia masih menguasaiMay 01, 2025 am 12:14 AM

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Rangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaRangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaApr 30, 2025 am 12:01 AM

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaC# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaApr 29, 2025 am 12:51 AM

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Cara Mengoptimumkan KodCara Mengoptimumkan KodApr 28, 2025 pm 10:27 PM

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Apr 28, 2025 pm 10:24 PM

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.

Bagaimana untuk mengukur prestasi benang di C?Bagaimana untuk mengukur prestasi benang di C?Apr 28, 2025 pm 10:21 PM

Mengukur prestasi thread di C boleh menggunakan alat masa, alat analisis prestasi, dan pemasa tersuai di perpustakaan standard. 1. Gunakan perpustakaan untuk mengukur masa pelaksanaan. 2. Gunakan GPROF untuk analisis prestasi. Langkah -langkah termasuk menambah pilihan -pg semasa penyusunan, menjalankan program untuk menghasilkan fail gmon.out, dan menghasilkan laporan prestasi. 3. Gunakan modul Callgrind Valgrind untuk melakukan analisis yang lebih terperinci. Langkah -langkah termasuk menjalankan program untuk menghasilkan fail callgrind.out dan melihat hasil menggunakan kcachegrind. 4. Pemasa tersuai secara fleksibel dapat mengukur masa pelaksanaan segmen kod tertentu. Kaedah ini membantu memahami sepenuhnya prestasi benang dan mengoptimumkan kod.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

Alat pembangunan web visual

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows

Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.