向量指令和記憶體最佳化如何增強位元組級位置總體計數？

理解位元組級位置總體計數

在計算中，位置總體計數是指計算給定數字中設定為1 的位數，而考慮這些位的位置。此操作在電腦圖形學和機器學習等各個領域都有應用。

在處理大型資料集時，最佳化此操作對於效能至關重要。雖然用彙編語言編寫整個演算法可以產生最佳結果，但它通常需要可能不容易獲得的專業知識。

在本文中，我們將探索一種相對容易實現的自訂演算法，同時仍與基本實作相比，提供了顯著的效能改進。這裡的重點是優化計算位元組數組上的位置總體計數的演算法的內部循環。

演算法背後的想法

建議的演算法對連續的記憶體區域進行分區（具體來說，32 位元組區域）並使用高效向量指令計算相應的位群。這種方法避免了與處理單一位元組相關的開銷，從而顯著加速。

實作細節

核心實作涉及使用 vpmovmskb 指令檢索每個 32 位元組區域的最高有效位元。這些位元代表每個區域的人口計數，然後將其添加到相應的計數器中。重複此過程，直到處理完所有區域。

為了提高效率，此演算法預取資料以最大限度地減少記憶體存取延遲，並利用進位保存加法器 (CSA) 進一步增強效能。 CSA 技術將多個加法結合到一個操作中，減少了所需的指令數量。

效能基準

為了評估演算法的有效性，針對其他兩種實作進行了基準測試：用純 Go 編寫的參考實作和利用彙編的更複雜的實作。以吞吐量 (MB/s) 衡量的結果表明，所提出的演算法具有明顯的效能優勢，尤其是在處理較大的資料集時。

結論

在彙編中實現複雜演算法時雖然可能具有挑戰性，但本文中介紹的自訂演算法在效能和易於實現之間實現了平衡。透過利用向量指令和其他最佳化，該演算法在位置總體計數計算方面實現了顯著加速，使其特別適合優化此操作至關重要的應用程式。

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