SIMD 指令如何优化 Intel CPU 上的并行前缀和？

Intel CPU 上基于 SIMD 的并行前缀和

简介

前缀和算法是对于各种数据处理和并行计算应用至关重要，性能优化至关重要。本文探讨了利用 Intel CPU 的 SIMD（单指令多数据）功能的高效并行前缀和实现。

SIMD 方法

传统的前缀和算法涉及迭代地添加数组中的元素。为了加速这个过程，我们利用 SSE（Streaming SIMD Extensions）SIMD 指令来执行矢量化元素的并行加法。

具有 SIMD 优化的两阶段算法

建议算法由两个组成Phases:

• 阶段 1:

  • 将数组分割成块并将它们分配给多个线程。
  • 每个线程使用 SSE 对其块执行并行前缀求和。
  • 总和每个块都被存储。

• 阶段 2：

  • 再次使用多个线程。
  • 每个线程迭代其分配的块，并将阶段 1 中相应的总和添加到每个线程元素。
  • 获得最终的前缀和。

CUDA 实现

提供的代码演示了实现该算法使用 OpenMP 和 SSE 内在函数。它包括两个函数：scan_SSE()（用于 4 元素向量上的 SIMD 前缀和）和 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk()（用于总体并行前缀和）。

考虑缓存的性能增强

对于大型数组，缓存会显着影响性能。为了缓解这个问题，该算法采用了基于块的方法，其中每个块内的前缀和是串行执行的，而整个过程保持并行。这将数据保留在 CPU 缓存中，从而提高速度。

结论

本文中介绍的基于 SIMD 的并行前缀和算法为 Intel CPU 提供了高度优化的实现。其具有 SIMD 优化和缓存考虑的两阶段方法可确保大型数据集的高效前缀和计算。

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