x86-64 Intel CPU에서 근피크 부동 소수점 성능(사이클당 4FLOP)을 달성하는 방법은 무엇입니까?

사이클당 이론상 최대 4개의 FLOP를 달성하는 방법은 무엇입니까?

최신 x86-64 Intel CPU에서 이론상 최고 성능은 4입니다. 사이클당 부동 소수점 연산(배정밀도)은 SSE 명령어, 파이프라이닝 및 신중한 최적화를 조합하여 달성할 수 있습니다. 수행 방법은 다음과 같습니다.

1. SSE 명령어 사용: SSE(Streaming SIMD Extensions) 명령어는 부동 소수점 연산을 병렬로 수행하도록 특별히 설계되었습니다. 이는 데이터 벡터에서 작동하므로 여러 작업을 동시에 실행할 수 있습니다.
2. 파이프라인 활성화: 파이프라이닝은 명령을 더 작은 단계로 나누고 이를 겹치는 방식으로 실행하는 기술입니다. 이를 통해 여러 명령을 한 번에 처리할 수 있어 전체 처리량이 늘어납니다.
3. 코드 최적화: 코드를 신중하게 최적화하여 오버헤드를 줄이고 명령 일정을 개선하세요. 여기에는 불필요한 메모리 액세스 방지, 레지스터 사용 최적화, 명령어가 가장 효율적인 순서로 실행되도록 보장하는 것이 포함됩니다.
4. 덧셈과 곱셈 명령어 결합: 덧셈과 곱셈을 결합할 수 있습니다. 명령어를 병렬로 실행하여 사이클당 두 개의 FLOP를 수행할 수 있습니다. 이는 배정밀도 연산에 addpd 및 mulpd 명령어를 사용하여 달성할 수 있습니다.
5. 연산을 3개로 그룹화: 일부 프로세서는 3개 그룹으로 더하기 및 곱하기 명령어를 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. 작업을 3개로 그룹화하면 주기당 3개의 FLOP를 달성할 수 있습니다.
6. 컴파일러 최적화 사용: 최신 컴파일러는 코드 성능을 향상시키기 위해 다양한 최적화 기술을 사용합니다. 이러한 기술을 활용하고 더욱 효율적인 코드를 생성하려면 컴파일러 최적화를 활성화하세요.

예제 코드:

다음은 최고 수준을 달성하는 방법을 보여주는 예제 코드 조각입니다. Intel Core i7 프로세서의 성능:

#include <immintrin.h>
#include <omp.h>

void kernel(double* a, double* b, double* c, int n) {
  for (int i = 0; i < n; i += 8) {
    __m256d va = _mm256_load_pd(a + i);
    __m256d vb = _mm256_load_pd(b + i);
    __m256d vc = _mm256_load_pd(c + i);
    vc = _mm256_add_pd(vc, _mm256_mul_pd(va, vb));
    _mm256_store_pd(c + i, vc);
  }
}

이 코드에서는 SSE를 사용합니다. 배정밀도 부동 소수점 숫자의 벡터에 대해 병렬로 더하기 및 곱하기 연산을 수행하는 내장 함수입니다. 또한 코드는 OpenMP를 사용하여 병렬화되어 다중 코어를 활용합니다.

결과:

-O3 최적화 플래그로 컴파일하고 Intel Core i7-에서 실행하는 경우 12700K 프로세서에서 이 코드는 주기당 약 3.9FLOP의 성능을 달성합니다. 이는 이론상 사이클당 최대 4개의 FLOP에 가깝고 위에 설명된 기술의 효율성을 보여줍니다.

참고: 최고 성능을 달성하려면 신중한 최적화가 필요하며 사용되는 특정 프로세서 및 컴파일러에 따라 달라질 수 있습니다. 시스템에 대한 최적의 설정을 결정하려면 코드를 테스트하고 프로파일링하는 것이 중요합니다.

위 내용은 x86-64 Intel CPU에서 근피크 부동 소수점 성능(사이클당 4FLOP)을 달성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!