Intel 處理器上的SIMD 前綴和
簡介
對累積累積演算法和給定數(shù)組的。該操作在各種運算問題中都會遇到，並且需要高效能處理。在本文中，我們將討論 Intel CPU 上的 SIMD 指令是否可以增強前綴和演算法的效能。
使用 SIMD 的平行前綴和
一種平行前綴和演算法涉及分兩次執(zhí)行操作。在第一遍中，並行計算部分和，然後累加每個部分和的總和。第二遍將每個部分和的總和加到下一個部分和中。透過 OpenMP 使用多執(zhí)行緒實現(xiàn)並行性，並在第二遍使用 SIMD 指令可以提高效率。
SIMD 前綴和的代碼
以下是 SIMD前綴和的程式碼範例多於演算法：
__m128 scan_SSE(__m128 x) {
x = _mm_add_ps(x, _mm_castsi128_ps(_mm_slli_si128(_mm_castps_si128(x), 4)));
x = _mm_add_ps(x, _mm_shuffle_ps(_mm_setzero_ps(), x, 0x40));
return x;
}
void pass1_SSE(float *a, float *s, const int n) {
__m128 offset = _mm_setzero_ps();
#pragma omp for schedule(static) nowait
for (int i = 0; i < n / 4; i++) {
__m128 x = _mm_load_ps(&a[4 * i]);
__m128 out = scan_SSE(x);
out = _mm_add_ps(out, offset);
_mm_store_ps(&s[4 * i], out);
offset = _mm_shuffle_ps(out, out, _MM_SHUFFLE(3, 3, 3, 3));
}
float tmp[4];
_mm_store_ps(tmp, offset);
return tmp[3];
}
void pass2_SSE(float *s, __m128 offset, const int n) {
#pragma omp for schedule(static)
for (int i = 0; i<n/4; i++) {
__m128 tmp1 = _mm_load_ps(&s[4 * i]);
tmp1 = _mm_add_ps(tmp1, offset);
_mm_store_ps(&s[4 * i], tmp1);
}
}
討論
這些最佳化可以顯著提高大型陣列上的前綴和運算的效能。對兩個通道使用 SIMD 進一步提高了效率，減少了計算時間。提供的程式碼在第二遍中使用 SIMD，並在四核心系統(tǒng)上實現(xiàn)了大約 7 倍的效能提升。
以上是Intel CPU 上的 SIMD 指令能否顯著提高前綴和演算法效能？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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