SSE SIMD指令如何加速並行前綴和運算？

使用 SSE SIMD 並行化前綴和

實現並行前綴和演算法對於優化各種計算任務的效能至關重要。本文研究了一種使用 Intel CPU 中的 SIMD（單指令多資料）指令的快速且有效率的前綴和方法。

SSE SIMD 加速

加速前綴和運算時，我們可以利用 SSE（流 SIMD 擴充）的強大功能。可以透過使用 SSE 對元素對執行平行部分和來最佳化演算法的第一遍。這種方法減少了處理時間。

第 2 遍最佳化

在第二遍中，我們的目標是將前面的部分和的累積和添加到當前的部分和。由於添加了一個恆定值，我們可以透過 SSE 進一步優化此操作。這一步提高了第二遍的效率。

整體效能

對於n 個元素的陣列和w 的SIMD 寬度，演算法的時間成本約為( n/m) * (1 1/w) 。在四個核心和四個 SIMD 寬度的情況下，相對於順序程式碼的加速約為 5n/16，即大約快 3.2 倍。

特殊情況最佳化

具體在某些情況下，可以在第一遍和第二遍使用 SIMD。這進一步提高了效能，將時間成本降低到 2n/(mw)。

程式碼實作

提供的程式碼示範了實作具有 SSE 最佳化的平行前綴和演算法。函數 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk 接受陣列 a 並計算累積和，並將其儲存在陣列 s 中。

此程式碼提供了前綴和演算法的高度最佳化實現，顯著提高了大型數組的效能。程式碼包括對第一遍和第二遍的最佳化，利用 SSE 指令來加速運算。

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