如何在現代 x86-64 Intel CPU 上實現每週期 4 次 FLOP?
如何達到每週期理論最高4次FLOP?
理論上可以實現4個浮點的峰值性能現代x86-64 Intel CPU 上每個週期的運算(雙精度),透過利用以下內容技巧:
最佳化SSE 指令碼
- 使用SSE(流SIMD擴充)指令,可以並行處理多個資料元素。
- 確保程式碼正確對齊以達到最佳 SSE效能。
循環展開與交錯
- 展開內部循環以提高指令層級並行性。
- 交錯乘法和加法利用CPU的管線技術
將運算分成三組
- 將運算排列成三組
將運算按三組排列,以匹配某些Intel CPU 上的執行單元。這允許在 add 和 mul 指令之間交替,從而最大化吞吐量。
- 避免不必要的停頓與依賴
使用編譯器最佳化(-O3或更高版本)來幫助識別和消除不必要的
範例程式碼#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);
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C#和C 的歷史與演變各有特色,未來前景也不同。 1.C 由BjarneStroustrup在1983年發明,旨在將面向對象編程引入C語言,其演變歷程包括多次標準化,如C 11引入auto關鍵字和lambda表達式,C 20引入概念和協程,未來將專注於性能和系統級編程。 2.C#由微軟在2000年發布,結合C 和Java的優點,其演變注重簡潔性和生產力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入異步編程,未來將專注於開發者的生產力和雲計算。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显著差异。1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

C 通過第三方庫(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )與XML交互。 1)使用庫解析XML文件,將其轉換為C 可處理的數據結構。 2)生成XML時,將C 數據結構轉換為XML格式。 3)在實際應用中,XML常用於配置文件和數據交換,提升開發效率。

靜態分析在C 中的應用主要包括發現內存管理問題、檢查代碼邏輯錯誤和提高代碼安全性。 1)靜態分析可以識別內存洩漏、雙重釋放和未初始化指針等問題。 2)它能檢測未使用變量、死代碼和邏輯矛盾。 3)靜態分析工具如Coverity能發現緩衝區溢出、整數溢出和不安全API調用,提升代碼安全性。

C 在現代編程中仍然具有重要相關性。 1)高性能和硬件直接操作能力使其在遊戲開發、嵌入式系統和高性能計算等領域佔據首選地位。 2)豐富的編程範式和現代特性如智能指針和模板編程增強了其靈活性和效率,儘管學習曲線陡峭,但其強大功能使其在今天的編程生態中依然重要。

使用C 中的chrono庫可以讓你更加精確地控制時間和時間間隔,讓我們來探討一下這個庫的魅力所在吧。 C 的chrono庫是標準庫的一部分,它提供了一種現代化的方式來處理時間和時間間隔。對於那些曾經飽受time.h和ctime折磨的程序員來說,chrono無疑是一個福音。它不僅提高了代碼的可讀性和可維護性,還提供了更高的精度和靈活性。讓我們從基礎開始,chrono庫主要包括以下幾個關鍵組件:std::chrono::system_clock:表示系統時鐘,用於獲取當前時間。 std::chron

C 的未來將專注於並行計算、安全性、模塊化和AI/機器學習領域:1)並行計算將通過協程等特性得到增強;2)安全性將通過更嚴格的類型檢查和內存管理機制提升;3)模塊化將簡化代碼組織和編譯;4)AI和機器學習將促使C 適應新需求,如數值計算和GPU編程支持。
