SIMD 指令如何最佳化 Intel CPU 上的平行前綴和？

Intel CPU 上基於SIMD 的平行前綴和

簡介

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SIMD 方法

傳統的前綴和演算法涉及迭代地添加數組中的元素。為了加速這個過程，我們利用 SSE（Streaming SIMD Extensions）SIMD 指令來執行向量化元素的平行加法。

具有 SIMD 最佳化的兩階段演算法

• 建議演算法由兩個組成Phases:

  • 階段1:
  • 將陣列分割成區塊並將它們分配給多個執行緒。
每個執行緒使用 SSE 對其區塊執行並行前綴求和。

• 總和每個區塊都被儲存。

  • 階段 2：
  • 再次使用多個執行緒。
每個執行緒迭代其分配的區塊，並將階段 1 中對應的總和加入每個執行緒元素。

得到最終的前綴和。

CUDA 實作

提供的程式碼示範了實作該演算法使用 OpenMP 和 SSE 內在函數。它包括兩個函數：scan_SSE()（用於 4 元素向量上的 SIMD 前綴和）和 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk()（用於總體並行前綴和）。

考慮快取的效能增強

對於大型數組，快取會顯著影響效能。為了緩解這個問題，演算法採用了基於區塊的方法，其中每個區塊內的前綴和是串行執行的，而整個過程保持並行。這將資料保留在 CPU 快取中，從而提高速度。

結論本文中介紹的基於 SIMD 的平行前綴和演算法為 Intel CPU 提供了高度最佳化的實作。其具有 SIMD 最佳化和快取考慮的兩階段方法可確保大型資料集的高效前綴和運算。

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