Intel CPU 上基於SIMD 的平行前綴和
簡介
簡介簡介
SIMD 方法
傳統的前綴和演算法涉及迭代地添加數組中的元素。為了加速這個過程,我們利用 SSE(Streaming SIMD Extensions)SIMD 指令來執行向量化元素的平行加法。- 具有 SIMD 最佳化的兩階段演算法
-
建議演算法由兩個組成Phases:
- 階段1:
- 將陣列分割成區塊並將它們分配給多個執行緒。
每個執行緒使用 SSE 對其區塊執行並行前綴求和。 -
總和每個區塊都被儲存。
- 階段 2:
- 再次使用多個執行緒。
每個執行緒迭代其分配的區塊,並將階段 1 中對應的總和加入每個執行緒元素。
得到最終的前綴和。
CUDA 實作
提供的程式碼示範了實作該演算法使用 OpenMP 和 SSE 內在函數。它包括兩個函數:scan_SSE()(用於 4 元素向量上的 SIMD 前綴和)和 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk()(用於總體並行前綴和)。考慮快取的效能增強
對於大型數組,快取會顯著影響效能。為了緩解這個問題,演算法採用了基於區塊的方法,其中每個區塊內的前綴和是串行執行的,而整個過程保持並行。這將資料保留在 CPU 快取中,從而提高速度。 結論本文中介紹的基於 SIMD 的平行前綴和演算法為 Intel CPU 提供了高度最佳化的實作。其具有 SIMD 最佳化和快取考慮的兩階段方法可確保大型資料集的高效前綴和運算。以上是SIMD 指令如何最佳化 Intel CPU 上的平行前綴和?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本文解釋了C標準模板庫(STL),重點關注其核心組件:容器,迭代器,算法和函子。 它詳細介紹了這些如何交互以啟用通用編程,提高代碼效率和可讀性t

本文詳細介紹了c中有效的STL算法用法。 它強調了數據結構選擇(向量與列表),算法複雜性分析(例如,std :: sort vs. std vs. std :: partial_sort),迭代器用法和並行執行。 常見的陷阱

本文詳細介紹了C中的有效異常處理,涵蓋了嘗試,捕捉和投擲機制。 它強調了諸如RAII之類的最佳實踐,避免了不必要的捕獲塊,並為強大的代碼登錄例外。 該文章還解決了Perf

本文討論了使用C中的移動語義來通過避免不必要的複制來提高性能。它涵蓋了使用std :: Move的實施移動構造函數和任務運算符,並確定了關鍵方案和陷阱以有效

C 20範圍通過表現力,合成性和效率增強數據操作。它們簡化了複雜的轉換並集成到現有代碼庫中,以提高性能和可維護性。

本文討論了C中的動態調度,其性能成本和優化策略。它突出了動態調度會影響性能並將其與靜態調度進行比較的場景,強調性能和之間的權衡

文章討論了在C中有效使用RVALUE參考,以進行移動語義,完美的轉發和資源管理,重點介紹最佳實踐和性能改進。(159個字符)


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

MantisBT
Mantis是一個易於部署的基於Web的缺陷追蹤工具,用於幫助產品缺陷追蹤。它需要PHP、MySQL和一個Web伺服器。請查看我們的演示和託管服務。

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

mPDF
mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),