


Comment puis-je optimiser ma transformation théorique des nombres (NTT) et mon arithmétique modulaire pour un calcul plus rapide, en particulier avec de très grands nombres (par exemple, plus de 12 000 bits) ?
Arithmétique modulaire et optimisations NTT (DFT à champs finis)
Énoncé du problème
Je voulais utiliser NTT pour obtenir rapidement quadrature (voir Calcul rapide du carré bignum), mais le résultat est lent même pour de très grands nombres .. plus de 12000 bits.
Ma question est donc :
< ;ol>
Voici mon code source (déjà optimisé) en C pour NTT (il est complet et fonctionne à 100% en C sans avoir besoin de bibliothèques tierces et doit également être thread-safe. Attention, le tableau source est utilisé comme temporaire !!!, il ne peut pas non plus transformer le tableau en lui-même).
< /p>
Solution optimisée
- Utilisation de puissances précalculées : Précalcul et stocker les puissances de W et iW (la racine primitive de l'unité et son inverse) pour éviter de les recalculer pendant le processus NTT. Cela peut réduire considérablement le nombre de multiplications et de divisions, conduisant à des calculs plus rapides.
- Déroulage des boucles : Déroulez les boucles dans l'algorithme NTT pour réduire la surcharge associée aux itérations de boucle. Cela peut améliorer les performances en réduisant le nombre d'instructions de branchement.
- Optimisation de l'arithmétique modulaire : Utilisez les opérations au niveau des bits et le langage d'assemblage pour implémenter efficacement les opérations arithmétiques modulaires (addition, soustraction, multiplication et exponentiation). . Cela peut éliminer les branchements inutiles et les instructions conditionnelles, ce qui entraîne une exécution plus rapide.
Exemple d'implémentation
Voici un exemple d'implémentation NTT optimisée en C utilisant des puissances précalculées et des opérations au niveau du bit :
class NTT { public: NTT() { // Initialize constants p = 0xc0000001; W = modpow(2, 0x30000000 / n); iW = modpow(2, p - 1 - 0x30000000 / n); rN = modpow(n, p - 2); NN = n >> 1; // Precompute W and iW powers WW = new uint32_t[n]; iWW = new uint32_t[n]; WW[0] = 1; iWW[0] = 1; for (uint32_t i = 1; i < n; i++) { WW[i] = modmul(WW[i - 1], W); iWW[i] = modmul(iWW[i - 1], iW); } } void NTT(uint32_t *dst, uint32_t *src, uint32_t n) { if (n > 0) { // Reorder even, odd elements for (uint32_t i = 0, j = 0; i < NN; i++, j += 2) { dst[i] = src[j]; } for (j = 1; i < n; i++, j += 2) { dst[i] = src[j]; } // Recursive NTT NTT(src, dst, NN); // Even NTT(src + NN, dst + NN, NN); // Odd // Restore results for (uint32_t i = 0, j = NN; i < NN; i++, j++) { uint32_t a0 = src[i]; uint32_t a1 = modmul(src[j], WW[i]); dst[i] = modadd(a0, a1); dst[j] = modsub(a0, a1); } } } private: uint32_t p, n, NN, W, iW, rN; uint32_t *WW, *iWW; // Modular arithmetic operations inline uint32_t modadd(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t d = a + b; if (d >= p) d -= p; return d; } inline uint32_t modsub(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t d = a - b; if (d > a) d += p; return d; } inline uint32_t modmul(uint32_t a, uint32_t b) { uint32_t m = (uint64_t)a * b; return m - (p * (m / p)); } inline uint32_t modpow(uint32_t a, uint32_t b) { if (b == 0) return 1; uint32_t t = modpow(a, b / 2); t = modmul(t, t); if (b & 1) t = modmul(t, a); return t; } };
Conseils supplémentaires
- Utilisez un langage de niveau supérieur prenant en charge opérations au niveau du bit et assemblage en ligne, tels que C .
- Utilisez un profileur pour identifier les goulots d'étranglement dans votre code et ciblez-les pour l'optimisation.
- Envisagez de paralléliser l'algorithme NTT à l'aide de plusieurs threads ou d'instructions SIMD.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.

Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

L'application de l'analyse statique en C comprend principalement la découverte de problèmes de gestion de la mémoire, la vérification des erreurs de logique de code et l'amélioration de la sécurité du code. 1) L'analyse statique peut identifier des problèmes tels que les fuites de mémoire, les doubles versions et les pointeurs non initialisés. 2) Il peut détecter les variables inutilisées, le code mort et les contradictions logiques. 3) Les outils d'analyse statique tels que la couverture peuvent détecter le débordement de tampon, le débordement entier et les appels API dangereux pour améliorer la sécurité du code.

C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.

L'utilisation de la bibliothèque Chrono en C peut vous permettre de contrôler plus précisément les intervalles de temps et de temps. Explorons le charme de cette bibliothèque. La bibliothèque Chrono de C fait partie de la bibliothèque standard, qui fournit une façon moderne de gérer les intervalles de temps et de temps. Pour les programmeurs qui ont souffert de temps et ctime, Chrono est sans aucun doute une aubaine. Il améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais offre également une précision et une flexibilité plus élevées. Commençons par les bases. La bibliothèque Chrono comprend principalement les composants clés suivants: std :: chrono :: system_clock: représente l'horloge système, utilisée pour obtenir l'heure actuelle. std :: chron

L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.

C isnotdying; il se révolte.1) C reste réévèreurtoitSversatity et effecciation en termes

DMA IN C fait référence à DirectMemoryAccess, une technologie d'accès à la mémoire directe, permettant aux périphériques matériels de transmettre directement les données à la mémoire sans intervention CPU. 1) L'opération DMA dépend fortement des dispositifs matériels et des pilotes, et la méthode d'implémentation varie d'un système à l'autre. 2) L'accès direct à la mémoire peut apporter des risques de sécurité et l'exactitude et la sécurité du code doivent être assurées. 3) Le DMA peut améliorer les performances, mais une mauvaise utilisation peut entraîner une dégradation des performances du système. Grâce à la pratique et à l'apprentissage, nous pouvons maîtriser les compétences de l'utilisation du DMA et maximiser son efficacité dans des scénarios tels que la transmission de données à grande vitesse et le traitement du signal en temps réel.
