ベクトル化されたソリューションを使用して IP アドレスの解析速度を向上させるにはどうすればよいですか?
IP アドレス解析速度の向上
IPv4 アドレスを解析するための現在のコードはかなり効率的ですが、さらに高速化するためにさらに最適化することができます。 1 つのアプローチは、このタスク専用に設計されたベクトル化ソリューションを利用することです。
高速 IPv4 解析用のベクトル化ソリューション
SSE4.1 または SSSE3 命令をサポートする x86 プロセッサの場合、パフォーマンスを大幅に向上させるベクトル化ソリューションを次に示します。 :
__m128i shuffleTable[65536]; //can be reduced 256x times, see @IwillnotexistIdonotexist UINT32 MyGetIP(const char *str) { __m128i input = _mm_lddqu_si128((const __m128i*)str); //"192.167.1.3" input = _mm_sub_epi8(input, _mm_set1_epi8('0')); //1 9 2 254 1 6 7 254 1 254 3 208 245 0 8 40 __m128i cmp = input; //...X...X.X.XX... (signs) UINT32 mask = _mm_movemask_epi8(cmp); //6792 - magic index __m128i shuf = shuffleTable[mask]; //10 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 6 5 4 -1 2 1 0 -1 __m128i arr = _mm_shuffle_epi8(input, shuf); //3 0 0 0 | 1 0 0 0 | 7 6 1 0 | 2 9 1 0 __m128i coeffs = _mm_set_epi8(0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1); __m128i prod = _mm_maddubs_epi16(coeffs, arr); //3 0 | 1 0 | 67 100 | 92 100 prod = _mm_hadd_epi16(prod, prod); //3 | 1 | 167 | 192 | ? | ? | ? | ? __m128i imm = _mm_set_epi8(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 6, 4, 2, 0); prod = _mm_shuffle_epi8(prod, imm); //3 1 167 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 return _mm_extract_epi32(prod, 0); // return (UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 1)) << 16) + UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 0)); //no SSE 4.1 }
シャッフル テーブルの事前計算
このベクトル化されたソリューションを効果的に利用するには、次のように生成できる事前計算されたシャッフル テーブル shuffleTable が必要です。
void MyInit() { memset(shuffleTable, -1, sizeof(shuffleTable)); int len[4]; for (len[0] = 1; len[0] <= 3; len[0]++) for (len[1] = 1; len[1] <= 3; len[1]++) for (len[2] = 1; len[2] <= 3; len[2]++) for (len[3] = 1; len[3] <= 3; len[3]++) { int slen = len[0] + len[1] + len[2] + len[3] + 4; int rem = 16 - slen; for (int rmask = 0; rmask < 1<<rem; rmask++) { // { int rmask = (1<<rem)-1; //note: only maximal rmask is possible if strings are zero-padded int mask = 0; char shuf[16] = {-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1}; int pos = 0; for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j < len[i]; j++) { shuf[(3-i) * 4 + (len[i]-1-j)] = pos; pos++; } mask ^= (1<<pos); pos++; } mask ^= (rmask<<slen); _mm_store_si128(&shuffleTable[mask], _mm_loadu_si128((__m128i*)shuf)); } } }
パフォーマンス ベンチマーク
Ivy Bridge プロセッサーでは、ベクトル化されたソリューションは、1 秒あたり 3 億 3,600 万のアドレスを処理するという優れたパフォーマンスを示します。これは、元の質問で提供されたコードよりも約 7.8 倍高速です。
以上がベクトル化されたソリューションを使用して IP アドレスの解析速度を向上させるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

Cは、現代のプログラミングにおいて依然として重要な関連性を持っています。 1)高性能および直接的なハードウェア操作機能により、ゲーム開発、組み込みシステム、高性能コンピューティングの分野で最初の選択肢になります。 2)豊富なプログラミングパラダイムとスマートポインターやテンプレートプログラミングなどの最新の機能は、その柔軟性と効率を向上させます。学習曲線は急ですが、その強力な機能により、今日のプログラミングエコシステムでは依然として重要です。

CでChronoライブラリを使用すると、時間と時間の間隔をより正確に制御できます。このライブラリの魅力を探りましょう。 CのChronoライブラリは、時間と時間の間隔に対処するための最新の方法を提供する標準ライブラリの一部です。 Time.HとCtimeに苦しんでいるプログラマーにとって、Chronoは間違いなく恩恵です。コードの読みやすさと保守性を向上させるだけでなく、より高い精度と柔軟性も提供します。基本から始めましょう。 Chronoライブラリには、主に次の重要なコンポーネントが含まれています。STD:: Chrono :: System_Clock:現在の時間を取得するために使用されるシステムクロックを表します。 STD :: Chron

Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。

c isnotdying; it'sevolving.1)c relelevantdueToitsversitileSileSixivisityinperformance-criticalApplications.2)thelanguageSlikeModulesandCoroutoUtoimveUsablive.3)despiteChallen
