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Wie können SIMD-Anweisungen die parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs optimieren?
Wie können SIMD-Anweisungen die parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs optimieren?
SIMD-basierte parallele Präfixsumme auf Intel-CPUs
Einführung
Präfixsummenalgorithmen sind Sie sind für verschiedene Datenverarbeitungs- und Parallelverarbeitungsanwendungen unerlässlich und die Leistungsoptimierung ist von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird eine hocheffiziente parallele Präfixsummen-Implementierung untersucht, die die SIMD-Funktionen (Single Instruction Multiple Data) von Intel-CPUs nutzt.
Der SIMD-Ansatz
Der traditionelle Präfixsummenalgorithmus umfasst iteratives Hinzufügen von Elementen in einem Array. Um diesen Prozess zu beschleunigen, nutzen wir SIMD-Anweisungen von SSE (Streaming SIMD Extensions), um eine parallele Addition vektorisierter Elemente durchzuführen.
Zweiphasen-Algorithmus mit SIMD-Optimierung
Der Vorschlag Der Algorithmus besteht aus zwei Phasen:
-
Phase 1:
- Teilen Sie das Array in Blöcke auf und weisen Sie sie mehreren Threads zu.
- Jeder Thread führt mithilfe von SSE eine parallele Präfixsummierung für seinen Block durch.
- Die Gesamtsumme für jeden Chunk wird gespeichert.
-
Phase 2:
- Verwenden Sie erneut mehrere Threads.
- Jeder Thread iteriert über seinen zugewiesenen Block und fügt jedem Element die entsprechende Gesamtsumme aus Phase 1 hinzu.
- Die endgültige Präfixsumme beträgt erhalten.
CUDA-Implementierung
Der bereitgestellte Code demonstriert die Implementierung dieses Algorithmus unter Verwendung von OpenMP- und SSE-Intrinsics. Es enthält zwei Funktionen: scan_SSE() für die SIMD-Präfixsumme auf 4-Element-Vektoren und scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk() für die gesamte parallele Präfixsumme.
Leistungsverbesserung mit Caching-Überlegungen
Bei großen Array-Größen kann Caching die Leistung erheblich beeinträchtigen. Um dies zu mildern, beinhaltet der Algorithmus einen Chunk-basierten Ansatz, bei dem die Präfixsumme innerhalb jedes Chunks seriell durchgeführt wird, während der Gesamtprozess parallel bleibt. Dadurch bleiben die Daten im CPU-Cache, was die Geschwindigkeit erhöht.
Fazit
Der in diesem Artikel vorgestellte SIMD-basierte parallele Präfixsummenalgorithmus bietet eine hochoptimierte Implementierung für Intel-CPUs . Sein zweiphasiger Ansatz mit SIMD-Optimierung und Caching-Überlegungen gewährleistet eine effiziente Präfixsummenberechnung für große Datensätze.
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