SSE SIMD指令如何加速并行前缀和计算？

使用 SSE SIMD 并行化前缀和

实现并行前缀和算法对于优化各种计算任务的性能至关重要。本文研究了一种使用 Intel CPU 中的 SIMD（单指令多数据）指令的快速高效的前缀和方法。

SSE SIMD 加速

加速前缀和计算时，我们可以利用 SSE（流 SIMD 扩展）的强大功能。可以通过使用 SSE 对元素对执行并行部分和来优化算法的第一遍。这种方法减少了处理时间。

第 2 遍优化

在第二遍中，我们的目标是将前面的部分和的累积和添加到当前的部分和。由于添加了一个恒定值，我们可以通过 SSE 进一步优化此操作。这一步提高了第二遍的效率。

整体性能

对于 n 个元素的数组和 w 的 SIMD 宽度，算法的时间成本约为 ( n/m) * (1 1/w)。在四个核心和四个 SIMD 宽度的情况下，相对于顺序代码的加速约为 5n/16，即大约快 3.2 倍。

特殊情况优化

具体在某些情况下，可以在第一遍和第二遍上使用 SIMD。这进一步提高了性能，将时间成本降低到 2n/(mw)。

代码实现

提供的代码演示了实现具有 SSE 优化的并行前缀和算法。函数 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk 接受数组 a 并计算累积和，并将其存储在数组 s 中。

此代码提供了前缀和算法的高度优化实现，显着提高了大型数组的性能。该代码包括对第一遍和第二遍的优化，利用 SSE 指令来加速计算。

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