向量指令和内存优化如何增强字节级位置总体计数？

理解字节级位置总体计数

在计算中，位置总体计数是指计算给定数字中设置为 1 的位数，而考虑这些位的位置。此操作在计算机图形学和机器学习等各个领域都有应用。

在处理大型数据集时，优化此操作对于性能至关重要。虽然用汇编语言编写整个算法可以产生最佳结果，但它通常需要可能不容易获得的专业知识。

在本文中，我们将探索一种相对容易实现的自定义算法，同时仍然与基本实现相比，提供了显着的性能改进。这里的重点是优化计算字节数组上的位置总体计数的算法的内部循环。

算法背后的想法

建议的算法对连续的内存区域进行分区（具体来说，32 字节区域）并使用高效向量指令计算相应的位群。这种方法避免了与处理单个字节相关的开销，从而显着加速。

实现细节

核心实现涉及使用 vpmovmskb 指令检索每个 32 字节区域的最高有效位。这些位代表每个区域的人口计数，然后将其添加到相应的计数器中。重复此过程，直到处理完所有区域。

为了提高效率，该算法预取数据以最大限度地减少内存访问延迟，并利用进位保存加法器 (CSA) 进一步增强性能。 CSA 技术将多个加法结合到一个操作中，减少了所需的指令数量。

性能基准

为了评估算法的有效性，针对其他两种实现进行了基准测试：用纯 Go 编写的参考实现和利用汇编的更复杂的实现。以吞吐量 (MB/s) 衡量的结果表明，所提出的算法具有明显的性能优势，尤其是在处理较大的数据集时。

结论

在汇编中实现复杂算法时虽然可能具有挑战性，但本文中介绍的自定义算法在性能和易于实现之间实现了平衡。通过利用向量指令和其他优化，该算法在位置总体计数计算方面实现了显着加速，使其特别适合优化此操作至关重要的应用程序。

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