如何使用矢量化解决方案提高IP地址解析速度?
提高 IP 地址解析速度
您当前解析 IPv4 地址的代码相当高效,但可以进一步优化以获得更快的速度。一种方法是利用专门为此任务设计的矢量化解决方案。
用于快速 IPv4 解析的矢量化解决方案
对于支持 SSE4.1 或 SSSE3 指令的 x86 处理器,这里有一个可显着提高性能的矢量化解决方案:
__m128i shuffleTable[65536]; //can be reduced 256x times, see @IwillnotexistIdonotexist UINT32 MyGetIP(const char *str) { __m128i input = _mm_lddqu_si128((const __m128i*)str); //"192.167.1.3" input = _mm_sub_epi8(input, _mm_set1_epi8('0')); //1 9 2 254 1 6 7 254 1 254 3 208 245 0 8 40 __m128i cmp = input; //...X...X.X.XX... (signs) UINT32 mask = _mm_movemask_epi8(cmp); //6792 - magic index __m128i shuf = shuffleTable[mask]; //10 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 6 5 4 -1 2 1 0 -1 __m128i arr = _mm_shuffle_epi8(input, shuf); //3 0 0 0 | 1 0 0 0 | 7 6 1 0 | 2 9 1 0 __m128i coeffs = _mm_set_epi8(0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1); __m128i prod = _mm_maddubs_epi16(coeffs, arr); //3 0 | 1 0 | 67 100 | 92 100 prod = _mm_hadd_epi16(prod, prod); //3 | 1 | 167 | 192 | ? | ? | ? | ? __m128i imm = _mm_set_epi8(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 6, 4, 2, 0); prod = _mm_shuffle_epi8(prod, imm); //3 1 167 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 return _mm_extract_epi32(prod, 0); // return (UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 1)) << 16) + UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 0)); //no SSE 4.1 }
洗牌桌预计算
为了有效地利用这个矢量化解决方案,需要一个预先计算的洗牌表shuffleTable,可以按如下方式生成:
void MyInit() { memset(shuffleTable, -1, sizeof(shuffleTable)); int len[4]; for (len[0] = 1; len[0] <= 3; len[0]++) for (len[1] = 1; len[1] <= 3; len[1]++) for (len[2] = 1; len[2] <= 3; len[2]++) for (len[3] = 1; len[3] <= 3; len[3]++) { int slen = len[0] + len[1] + len[2] + len[3] + 4; int rem = 16 - slen; for (int rmask = 0; rmask < 1<<rem; rmask++) { // { int rmask = (1<<rem)-1; //note: only maximal rmask is possible if strings are zero-padded int mask = 0; char shuf[16] = {-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1}; int pos = 0; for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j < len[i]; j++) { shuf[(3-i) * 4 + (len[i]-1-j)] = pos; pos++; } mask ^= (1<<pos); pos++; } mask ^= (rmask<<slen); _mm_store_si128(&shuffleTable[mask], _mm_loadu_si128((__m128i*)shuf)); } } }
性能基准
在 Ivy Bridge 处理器上,矢量化解决方案展示了令人印象深刻的性能,每秒处理 3.36 亿个地址。这比原始问题中提供的代码大约快 7.8 倍。
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C#和C 的学习曲线和开发者体验有显着差异。 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。

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C 在现代编程中仍然具有重要相关性。1)高性能和硬件直接操作能力使其在游戏开发、嵌入式系统和高性能计算等领域占据首选地位。2)丰富的编程范式和现代特性如智能指针和模板编程增强了其灵活性和效率,尽管学习曲线陡峭,但其强大功能使其在今天的编程生态中依然重要。

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C 的未来将专注于并行计算、安全性、模块化和AI/机器学习领域:1)并行计算将通过协程等特性得到增强;2)安全性将通过更严格的类型检查和内存管理机制提升;3)模块化将简化代码组织和编译;4)AI和机器学习将促使C 适应新需求,如数值计算和GPU编程支持。

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