벡터 명령어와 메모리 최적화가 바이트 수준 위치 채우기 수를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?

바이트 수준 위치 인구 수 이해

컴퓨팅에서 위치 인구 수는 주어진 숫자에서 1로 설정된 비트 수를 계산하는 반면, 이러한 비트의 위치를 ​​고려합니다. 이 작업은 컴퓨터 그래픽, 기계 학습 등 다양한 분야에 적용됩니다.

대규모 데이터 세트를 처리할 때는 이 작업을 최적화하는 것이 성능에 매우 중요합니다. 전체 알고리즘을 어셈블리로 작성하면 최상의 결과를 얻을 수 있지만, 쉽게 사용할 수 없는 전문적인 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다.

이 기사에서는 비교적 구현하기 쉽지만 여전히 기본 구현에 비해 상당한 성능 향상을 제공합니다. 여기서 초점은 바이트 배열에 대한 위치 모집단 수를 계산하는 알고리즘의 내부 루프를 최적화하는 것입니다.

알고리즘 이면의 아이디어

제안된 알고리즘은 연속적인 메모리 영역을 분할합니다( 특히 32바이트 영역) 효율적인 벡터 명령을 사용하여 해당 비트 모집단을 계산합니다. 이 접근 방식은 개별 바이트 처리와 관련된 오버헤드를 방지하여 상당한 속도 향상을 가져옵니다.

구현 세부 정보

핵심 구현에는 vpmovmskb 명령어를 사용하여 각 32바이트 영역의 최상위 비트를 검색하는 작업이 포함됩니다. . 이 비트는 각 지역의 인구 수를 나타내며 해당 카운터에 추가됩니다. 이 프로세스는 모든 영역이 처리될 때까지 반복됩니다.

효율성 향상을 위해 알고리즘은 데이터를 프리페치하여 메모리 액세스 지연 시간을 최소화하고 CSA(캐리 저장 가산기)를 활용하여 성능을 더욱 향상시킵니다. CSA 기술은 여러 추가 사항을 단일 작업으로 결합하여 필요한 명령 수를 줄입니다.

성능 벤치마크

알고리즘의 효율성을 평가하기 위해 벤치마크는 두 가지 다른 구현에 대해 수행되었습니다. 순수 Go로 작성된 참조 구현과 어셈블리를 활용하는 보다 복잡한 구현입니다. 처리량(MB/s)으로 측정한 결과는 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 제안된 알고리즘의 확실한 성능 이점을 보여줍니다.

결론

어셈블리에서 복잡한 알고리즘을 구현하는 동안 어려울 수 있지만 이 기사에 제시된 사용자 지정 알고리즘은 성능과 구현 용이성 사이의 균형을 제공합니다. 알고리즘은 벡터 명령 및 기타 최적화를 활용하여 위치 모집단 수 계산 속도를 크게 향상시켜 이 작업 최적화가 중요한 애플리케이션에 특히 적합합니다.

위 내용은 벡터 명령어와 메모리 최적화가 바이트 수준 위치 채우기 수를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!