Intel CPU 上的 SIMD 指令如何优化前缀和算法？

Intel CPU 上的 SIMD 前缀和

前缀和算法通常用于计算数组中元素的累积和。对于时间关键型应用，优化该算法至关重要。实现此目的的一种方法是通过 Intel CPU 上的 SIMD（单指令多数据）指令。

传统的顺序方法

简单的实现涉及遍历数组并递归成对求和元素。虽然简单，但这种方法受到其顺序性质的限制。

SIMD 前缀和算法

为了加快计算速度，可以采用并行前缀和算法。它由两遍组成：

第 1 遍： 并行计算部分和并存储每个部分和的总和。

第 2 遍： 将前一个部分和的总和添加到下一个部分和。

SSE优化

第二遍可以使用 SSE 指令进行优化，该指令并行执行向量运算。不是按顺序迭代，而是同时将常量值添加到多个元素。

性能分析

假设数组中有 n 个元素，m 个内核，SIMD 宽度为w，SIMD前缀和算法的时间复杂度为：

(n/m) * (1 1/w),

明显比顺序代码快。

示例实现

提供的代码在 C 中实现了 SIMD 前缀和算法使用 SSE 内在函数和 OpenMP并行化。

float scan_SSE(__m128 x) {
    x = _mm_add_ps(x, _mm_castsi128_ps(_mm_slli_si128(_mm_castps_si128(x), 4))); 
    x = _mm_add_ps(x, _mm_shuffle_ps(_mm_setzero_ps(), x, 0x40)); 
    return x;
}

void scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk(float a[], float s[], int n) {
    // ... (code omitted for brevity)
}

结论

与传统的顺序方法相比，此 SIMD 前缀和算法提供了显着的性能改进。通过利用并行性和 SSE 指令，它实现了接近可用硬件资源的最佳时间复杂度。

以上是Intel CPU 上的 SIMD 指令如何优化前缀和算法？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！