


Jumlah Awalan Selari Berasaskan SIMD pada CPU Intel
Pengenalan
Algoritma jumlah awalan ialah penting untuk pelbagai pemprosesan data dan aplikasi pengkomputeran selari, dan pengoptimuman prestasi adalah penting. Artikel ini meneroka pelaksanaan jumlah awalan selari yang sangat cekap yang memanfaatkan keupayaan SIMD (Single Instruction Multiple Data) CPU Intel.
Pendekatan SIMD
Algoritma jumlah awalan tradisional melibatkan menambah elemen secara berulang dalam tatasusunan. Untuk mempercepatkan proses ini, kami memanfaatkan arahan SIMD SSE (Streaming SIMD Extensions) untuk melakukan penambahan selari elemen vektor.
Algoritma Dua Fasa dengan Pengoptimuman SIMD
Cadangan algoritma terdiri daripada dua fasa:
-
Fasa 1:
- Pisah tatasusunan kepada ketulan dan tetapkan kepada berbilang urutan.
- Setiap urutan melakukan jumlah awalan selari pada bahagiannya menggunakan SSE.
- The jumlah keseluruhan bagi setiap bahagian disimpan.
-
Fasa 2:
- Sekali lagi, gunakan berbilang urutan.
- Setiap utas berulang ke atas bahagian yang ditetapkan dan menambah jumlah keseluruhan yang sepadan dari Fasa 1 kepada setiap elemen.
- Jumlah awalan akhir diperoleh.
Pelaksanaan CUDA
Kod yang disediakan menunjukkan pelaksanaan algoritma ini menggunakan intrinsik OpenMP dan SSE. Ia termasuk dua fungsi: scan_SSE() untuk jumlah awalan SIMD pada vektor 4 elemen dan scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk() untuk jumlah awalan selari keseluruhan.
Peningkatan Prestasi dengan Pertimbangan Caching
Untuk saiz tatasusunan yang besar, caching boleh memberi kesan yang ketara prestasi. Untuk mengurangkan ini, algoritma menggabungkan pendekatan berasaskan ketulan, di mana jumlah awalan dalam setiap ketulan dilakukan secara bersiri manakala keseluruhan proses kekal selari. Ini menyimpan data dalam cache CPU, meningkatkan kelajuan.Kesimpulan
Algoritma jumlah awalan selari berasaskan SIMD yang dibentangkan dalam artikel ini menyediakan pelaksanaan yang sangat dioptimumkan untuk CPU Intel . Pendekatan dua fasa dengan pengoptimuman SIMD dan pertimbangan caching memastikan pengiraan jumlah awalan yang cekap untuk set data yang besar.Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Arahan SIMD Boleh Mengoptimumkan Jumlah Awalan Selari pada CPU Intel?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Butiran artikel ini C jenis pulangan fungsi, merangkumi asas (int, float, char, dan lain -lain), diperolehi (tatasusunan, petunjuk, struktur), dan jenis kekosongan. Pengkompil menentukan jenis pulangan melalui pengisytiharan fungsi dan pernyataan pulangan, menguatkuasakan

GULC adalah perpustakaan C berprestasi tinggi yang mengutamakan overhead yang minimum, inlining agresif, dan pengoptimuman pengkompil. Sesuai untuk aplikasi kritikal prestasi seperti perdagangan frekuensi tinggi dan sistem tertanam, reka bentuknya menekankan kesederhanaan, modul

Artikel ini menerangkan perisytiharan fungsi C vs definisi, argumen lulus (dengan nilai dan penunjuk), nilai pulangan, dan perangkap umum seperti kebocoran memori dan jenis ketidakcocokan. Ia menekankan pentingnya pengisytiharan modularity dan provi

Butiran artikel ini C berfungsi untuk penukaran kes rentetan. Ia menerangkan menggunakan ToUpper () dan Tolower () dari CType.H, meleleh melalui rentetan, dan mengendalikan terminator null. Perangkap biasa seperti melupakan ctype.h dan mengubahsuai literal rentetan adalah

Artikel ini mengkaji fungsi penyimpanan nilai pulangan C. Nilai pulangan kecil biasanya disimpan dalam daftar untuk kelajuan; Nilai yang lebih besar boleh menggunakan petunjuk untuk memori (timbunan atau timbunan), memberi kesan kepada seumur hidup dan memerlukan pengurusan memori manual. Secara langsung acc

Artikel ini menganalisis kegunaan pelbagai kata sifat "berbeza," meneroka fungsi tatabahasa, frasa umum (mis., "Berbeza," "berbeza"), dan aplikasi bernuansa dalam formal vs tidak formal

Artikel ini menerangkan Perpustakaan Templat St Standard (STL), yang memberi tumpuan kepada komponen terasnya: bekas, iterator, algoritma, dan functors. Ia memperincikan bagaimana ini berinteraksi untuk membolehkan pengaturcaraan generik, meningkatkan kecekapan kod dan kebolehbacaan t

Artikel ini memperincikan penggunaan algoritma STL yang cekap dalam c. Ia menekankan pilihan struktur data (vektor vs senarai), analisis kerumitan algoritma (mis., Std :: Sort vs Std :: partial_sort), penggunaan iterator, dan pelaksanaan selari. Perangkap biasa seperti


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
