


Bagaimana untuk Memastikan Penjajaran 32-Byte untuk Prestasi Muatan/Stor AVX Optimum?
Cara Mengendalikan Penjajaran 32-Byte untuk AVX Load/Operasi Kedai
Dalam konteks ini, anda menghadapi isu penjajaran dengan AVX load/ operasi stor kerana capaian memori yang tidak sejajar. Begini cara untuk menangani isu ini:
Kendalian Beban/Kedai Tidak Sejajar dengan _mm256_loadu_ps / _mm256_storeu_ps
Untuk akses memori tidak sejajar, anda boleh menggunakan _mm256_mmu_ps5_ps dan sebaliknya. Intrinsik ini melakukan operasi memuatkan dan menyimpan tanpa memerlukan penjajaran. Dalam kebanyakan kes, menggunakan intrinsik ini untuk data sejajar adalah sama cekapnya dengan menggunakan operasi beban/stor yang diperlukan penjajaran.
Pertimbangan untuk Penjajaran
Penjajaran amat penting untuk vektor AVX-512 512-bit, di mana penjajaran yang betul boleh meningkatkan prestasi sehingga 20%. Untuk CPU AVX2, penjajaran masih penting, terutamanya jika data disimpan dalam cache L2 atau L1d.
Peruntukan Dinamik Memori Sejajar
Dalam C 17, anda boleh gunakan operator aligned_new untuk memperuntukkan memori sejajar. Operator ini memastikan bahawa memori yang diperuntukkan dijajarkan mengikut penjajaran yang ditentukan untuk jenis yang diperuntukkan.
Sebagai contoh, untuk memperuntukkan tatasusunan terapung yang dijajarkan:
float *arr = new (std::align_val_t(32)) float[size]; // C++17
Penyelesaian untuk Peruntukan Serasi Padam Biasa
Jika anda tidak boleh menggunakan aligned_new disebabkan ketidakserasian dengan pemadaman biasa, anda boleh menggunakan penyelesaian berikut:
-
Pembungkusan Struktur:
struct alignas(32) s { float v; }; new s[numSteps];
-
Peletakan Parameter:
new (std::align_val_t(32)) float[numSteps];
Pilihan Peruntukan Dinamik Lain
Pilihan peruntukan dinamik lain termasuk std::aligned_alloc, posix_memalign dan _mmalign . Walau bagaimanapun, pilihan ini mempunyai had dan mungkin tidak serasi dengan percuma.
Alignas() dengan Tatasusunan dan Struktur
Dalam C 11 dan kemudian, anda boleh menggunakan alignas( 32) untuk menguatkuasakan penjajaran untuk ahli struct/kelas, memastikan objek storan statik dan automatik jenis tersebut mempunyai 32B penjajaran. Walau bagaimanapun, peruntukan dinamik jenis sedemikian memerlukan keserasian C 17.
Berhati-hati dengan Padding yang Tidak Diperlukan
Akhir sekali, elakkan padding yang tidak perlu dengan memperuntukkan penimbal yang lebih besar dan menjajarkannya secara manual. Pendekatan ini tidak cekap dan tidak praktikal.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memastikan Penjajaran 32-Byte untuk Prestasi Muatan/Stor AVX Optimum?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

C destructorsprovideSeveralkeyadvantages: 1) theManageresourcescourcesautically, pencegahanLeaks; 2) theenhanceExceptionsafetybyensuringResourcerelease; 3) theenableLeraiiforsogeresourceHandling;

Menguasai polimorfisme dalam C dapat meningkatkan fleksibiliti dan pemeliharaan kod dengan ketara. 1) Polimorfisme membolehkan pelbagai jenis objek dianggap sebagai objek jenis asas yang sama. 2) Melaksanakan polimorfisme runtime melalui warisan dan fungsi maya. 3) Polimorfisme menyokong lanjutan kod tanpa mengubahsuai kelas sedia ada. 4) Menggunakan CRTP untuk melaksanakan polimorfisme kompilasi masa dapat meningkatkan prestasi. 5) Penunjuk pintar membantu pengurusan sumber. 6) Kelas asas harus mempunyai pemusnah maya. 7) Pengoptimuman prestasi memerlukan analisis kod terlebih dahulu.

D destructorsprovideprecisecontroloverresourcemanagement, whisgagecollectorsautomatemememorymanagementmentbutintroduceunpredictability.c destructors: 1) membolehkancustomcleanupactionswhenobjectsaredestroyed, 2) releasereshenobjectsoThenobjects

Mengintegrasikan XML dalam projek C boleh dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Menguraikan dan menghasilkan fail XML menggunakan PuGixML atau Perpustakaan TinyXML, 2) Pilih kaedah DOM atau SAX untuk parsing, 3) mengendalikan nod bersarang dan sifat berbilang level,

XML digunakan dalam C kerana ia menyediakan cara yang mudah untuk menyusun data, terutamanya dalam fail konfigurasi, penyimpanan data dan komunikasi rangkaian. 1) Pilih perpustakaan yang sesuai, seperti TinyXML, PugixML, RapidXML, dan tentukan mengikut keperluan projek. 2) Memahami dua cara parsing dan generasi XML: DOM sesuai untuk akses dan pengubahsuaian yang kerap, dan SAX sesuai untuk fail besar atau data streaming. 3) Apabila mengoptimumkan prestasi, TinyXML sesuai untuk fail kecil, PuGixML berfungsi dengan baik dalam ingatan dan kelajuan, dan RapidXML sangat baik dalam memproses fail besar.

Perbezaan utama antara C# dan C ialah pengurusan memori, pelaksanaan polimorfisme dan pengoptimuman prestasi. 1) C# menggunakan pemungut sampah untuk mengurus memori secara automatik, sementara C perlu diuruskan secara manual. 2) C# menyedari polimorfisme melalui antara muka dan kaedah maya, dan C menggunakan fungsi maya dan fungsi maya murni. 3) Pengoptimuman prestasi C# bergantung kepada struktur dan pengaturcaraan selari, manakala C dilaksanakan melalui fungsi inline dan multithreading.

Kaedah DOM dan SAX boleh digunakan untuk menghuraikan data XML dalam C. 1) DOM Parsing beban XML ke dalam ingatan, sesuai untuk fail kecil, tetapi mungkin mengambil banyak ingatan. 2) Parsing Sax didorong oleh peristiwa dan sesuai untuk fail besar, tetapi tidak dapat diakses secara rawak. Memilih kaedah yang betul dan mengoptimumkan kod dapat meningkatkan kecekapan.

C digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan permainan, sistem tertanam, urus niaga kewangan dan pengkomputeran saintifik, kerana prestasi dan fleksibiliti yang tinggi. 1) Dalam pembangunan permainan, C digunakan untuk rendering grafik yang cekap dan pengkomputeran masa nyata. 2) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori dan keupayaan kawalan perkakasan C menjadikannya pilihan pertama. 3) Dalam bidang urus niaga kewangan, prestasi tinggi C memenuhi keperluan pengkomputeran masa nyata. 4) Dalam pengkomputeran saintifik, pelaksanaan algoritma yang cekap C dan keupayaan pemprosesan data sepenuhnya dicerminkan.


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

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

Artikel Panas

Alat panas

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.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.
