최신 x86-64 Intel CPU에서 사이클당 4개의 FLOP를 달성하는 방법은 무엇입니까?
사이클당 이론상 최대 4개의 FLOP를 달성하는 방법은 무엇입니까?
이론적으로 4개의 부동 소수점의 최고 성능을 달성하는 것이 가능합니다. 다음을 활용하여 최신 x86-64 Intel CPU에서 주기당 작업(이중 정밀도)을 수행합니다. 기술:
SSE 명령에 대한 코드 최적화
- 여러 데이터 요소의 병렬 처리를 가능하게 하는 SSE(Streaming SIMD Extensions) 명령을 사용합니다.
- 최적의 SSE를 위해 코드가 올바르게 정렬되었는지 확인하세요.
루프 풀기 및 인터리빙
- 내부 루프를 풀면 명령어 수준 병렬 처리가 향상됩니다.
- 인터리브는 곱셈과 더하기를 더합니다. CPU의 파이프라이닝을 활용하기 위해
작업을 3개로 그룹화
- 일부 Intel CPU의 실행 단위에 맞게 작업을 3개 그룹으로 배열합니다. 이를 통해 add 및 mul 명령을 교대로 수행하여 처리량을 최대화할 수 있습니다.
불필요한 중단 및 종속성 방지
- 중단을 방지하기 위해 명령 간의 데이터 종속성을 최소화합니다. .
- 불필요한 부분을 식별하고 제거하려면 컴파일러 최적화(-O3 이상)를 사용하세요. dependency.
예제 코드
다음 코드 조각은 Intel Core i5 및 Core i7 CPU에서 최고에 가까운 성능을 달성하는 방법을 보여줍니다.
#include <emmintrin.h> #include <omp.h> #include <iostream> using namespace std; typedef unsigned long long uint64; double test_dp_mac_SSE(double x, double y, uint64 iterations) { register __m128d r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9, rA, rB, rC, rD, rE, rF; // Generate starting data. r0 = _mm_set1_pd(x); r1 = _mm_set1_pd(y); r8 = _mm_set1_pd(-0.0); r2 = _mm_xor_pd(r0, r8); r3 = _mm_or_pd(r0, r8); r4 = _mm_andnot_pd(r8, r0); r5 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r6 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); r7 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); r8 = _mm_add_pd(r0, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r9 = _mm_add_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); rA = _mm_sub_pd(r0, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rB = _mm_sub_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rC = _mm_set1_pd(1.4142135623730950488); rD = _mm_set1_pd(1.7320508075688772935); rE = _mm_set1_pd(0.57735026918962576451); rF = _mm_set1_pd(0.70710678118654752440); uint64 iMASK = 0x800fffffffffffffull; __m128d MASK = _mm_set1_pd(*(double*)&iMASK); __m128d vONE = _mm_set1_pd(1.0); uint64 c = 0; while (c < iterations) { size_t i = 0; while (i < 1000) { // Main computational loop r0 = _mm_mul_pd(r0, rC); r1 = _mm_add_pd(r1, rD); r2 = _mm_mul_pd(r2, rE); r3 = _mm_sub_pd(r3, rF); r4 = _mm_mul_pd(r4, rC); r5 = _mm_add_pd(r5, rD); r6 = _mm_mul_pd(r6, rE); r7 = _mm_sub_pd(r7, rF); r8 = _mm_mul_pd(r8, rC); r9 = _mm_add_pd(r9, rD); rA = _mm_mul_pd(rA, rE); rB = _mm_sub_pd(rB, rF); r0 = _mm_add_pd(r0, rF); r1 = _mm_mul_pd(r1, rE); r2 = _mm_sub_pd(r2, rD); r3 = _mm_mul_pd(r3, rC); r4 = _mm_add_pd(r4, rF); r5 = _mm_mul_pd(r5, rE); r6 = _mm_sub_pd(r6, rD); r7 = _mm_mul_pd(r7, rC); r8 = _mm_add_pd(r8, rF); r9 = _mm_mul_pd(r9, rE); rA = _mm_sub_pd(rA, rD); rB = _mm_mul_pd(rB, rC); r0 = _mm_mul_pd(r0, rC); r1 = _mm_add_pd(r1, rD); r2 = _mm_mul_pd(r2, rE); r3 = _mm_sub_pd(r3, rF); r4 = _mm_mul_pd(r4, rC); r5 = _mm_add_pd(r5, rD); r6 = _mm_mul_pd(r6, rE); r7 = _mm_sub_pd(r7, rF); r8 = _mm_mul_pd(r8, rC); r9 = _mm_add_pd(r9, rD);
위 내용은 최신 x86-64 Intel CPU에서 사이클당 4개의 FLOP를 달성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











C 언어 데이터 구조 : 트리 및 그래프의 데이터 표현은 노드로 구성된 계층 적 데이터 구조입니다. 각 노드에는 데이터 요소와 하위 노드에 대한 포인터가 포함되어 있습니다. 이진 트리는 특별한 유형의 트리입니다. 각 노드에는 최대 두 개의 자식 노드가 있습니다. 데이터는 structtreenode {intdata; structtreenode*왼쪽; structReenode*오른쪽;}을 나타냅니다. 작업은 트리 트래버스 트리 (사전 조정, 인 순서 및 나중에 순서) 검색 트리 삽입 노드 삭제 노드 그래프는 요소가 정점 인 데이터 구조 모음이며 이웃을 나타내는 오른쪽 또는 무의미한 데이터로 모서리를 통해 연결할 수 있습니다.

기사는 Move Semantics, Perfect Forwarding 및 Resource Management에 대한 C에서 RValue 참조의 효과적인 사용에 대해 논의하여 모범 사례 및 성능 향상을 강조합니다 (159 자).

파일 작동 문제에 대한 진실 : 파일 개방이 실패 : 불충분 한 권한, 잘못된 경로 및 파일이 점유 된 파일. 데이터 쓰기 실패 : 버퍼가 가득 차고 파일을 쓸 수 없으며 디스크 공간이 불충분합니다. 기타 FAQ : 파일이 느리게 이동, 잘못된 텍스트 파일 인코딩 및 이진 파일 읽기 오류.

C 20 범위는 표현성, 합성 가능성 및 효율성으로 데이터 조작을 향상시킵니다. 더 나은 성능과 유지 관리를 위해 복잡한 변환을 단순화하고 기존 코드베이스에 통합합니다.

C35의 계산은 본질적으로 조합 수학이며, 5 개의 요소 중 3 개 중에서 선택된 조합 수를 나타냅니다. 계산 공식은 C53 = 5입니다! / (3! * 2!)는 효율을 향상시키고 오버플로를 피하기 위해 루프에 의해 직접 계산할 수 있습니다. 또한 확률 통계, 암호화, 알고리즘 설계 등의 필드에서 많은 문제를 해결하는 데 조합의 특성을 이해하고 효율적인 계산 방법을 마스터하는 데 중요합니다.

이 기사는 C에서 Move Semantics를 사용하여 불필요한 복사를 피함으로써 성능을 향상시키는 것에 대해 논의합니다. STD :: MOVE를 사용하여 이동 생성자 및 할당 연산자 구현을 다루고 효과적인 APPL을위한 주요 시나리오 및 함정을 식별합니다.

이 기사는 C의 동적 파견, 성능 비용 및 최적화 전략에 대해 설명합니다. 동적 파견이 성능에 영향을 미치는 시나리오를 강조하고이를 정적 파견과 비교하여 성능과 성능 간의 트레이드 오프를 강조합니다.

C 언어 기능은 코드 모듈화 및 프로그램 구축의 기초입니다. 그들은 선언 (함수 헤더)과 정의 (기능 본문)로 구성됩니다. C 언어는 값을 사용하여 기본적으로 매개 변수를 전달하지만 주소 패스를 사용하여 외부 변수를 수정할 수도 있습니다. 함수는 반환 값을 가질 수 있거나 가질 수 있으며 반환 값 유형은 선언과 일치해야합니다. 기능 명명은 낙타 또는 밑줄을 사용하여 명확하고 이해하기 쉬워야합니다. 단일 책임 원칙을 따르고 기능 단순성을 유지하여 유지 관리 및 가독성을 향상시킵니다.
