SSE SIMD 명령어는 어떻게 병렬 접두사 합계 계산을 가속화할 수 있습니까?

SSE SIMD를 사용하여 접두사 합 병렬화

병렬 접두사 합 알고리즘을 구현하는 것은 다양한 계산 작업에서 성능을 최적화하는 데 중요합니다. 이 문서에서는 Intel CPU에 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 사용하여 빠르고 효율적인 접두사 합계 접근 방식을 조사합니다.

SSE SIMD 가속

접두사 합을 가속화하려면 계산을 통해 SSE(스트리밍 SIMD 확장)의 기능을 활용할 수 있습니다. 알고리즘의 첫 번째 단계는 요소 쌍에 대해 SSE를 사용하여 병렬 부분합을 수행하여 최적화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 처리 시간을 줄여줍니다.

Pass 2 최적화

두 번째 패스에서는 이전 부분합의 누적합을 현재 부분합에 더하는 것을 목표로 합니다. . 상수 값이 추가되므로 SSE를 사용하여 이 작업을 더욱 최적화할 수 있습니다. 이 단계는 두 번째 패스의 효율성을 향상시킵니다.

전체 성능

n개의 요소 배열과 SIMD 너비 w의 경우 알고리즘의 시간 비용은 대략 ( n/m) * (1 1/w). 4개의 코어와 4개의 SIMD 너비를 사용하면 순차 코드에 비해 속도 향상은 약 5n/16, 즉 약 3.2배 빠릅니다.

특수 사례 최적화

구체적으로 시나리오에서는 첫 번째 패스와 두 번째 패스 모두에서 SIMD를 사용할 수 있습니다. 이는 성능을 더욱 향상시켜 시간 비용을 2n/(mw)로 줄입니다.

코드 구현

제공된 코드는 구현을 보여줍니다. SSE 최적화를 통한 병렬 접두사 합계 알고리즘. scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk 함수는 a 배열을 가져와 누적 합계를 계산하여 배열 s에 저장합니다.

이 코드는 접두사 합계 알고리즘의 고도로 최적화된 구현을 제공하여 대규모 배열의 성능을 크게 향상시킵니다. 코드에는 첫 번째 패스와 두 번째 패스 모두에 대한 최적화가 포함되어 있으며 SSE 명령을 활용하여 계산을 가속화합니다.

위 내용은 SSE SIMD 명령어는 어떻게 병렬 접두사 합계 계산을 가속화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!