Comment les instructions SIMD peuvent-elles optimiser la somme des préfixes parallèles sur les processeurs Intel ?

Somme de préfixes parallèles basée sur SIMD sur les processeurs Intel

Introduction

Les algorithmes de somme de préfixes sont essentiel pour diverses applications de traitement de données et de calcul parallèle, et l'optimisation des performances est cruciale. Cet article explore une implémentation de somme de préfixes parallèle très efficace exploitant les capacités SIMD (Single Instruction Multiple Data) des processeurs Intel.

L'approche SIMD

L'algorithme de somme de préfixes traditionnel implique ajouter de manière itérative des éléments dans un tableau. Pour accélérer ce processus, nous exploitons les instructions SIMD SSE (Streaming SIMD Extensions) pour effectuer l'ajout parallèle d'éléments vectorisés.

Algorithme biphasé avec optimisation SIMD

Le proposé L'algorithme se compose de deux phases :

• Phase 1 :

  • Divisez le tableau en morceaux et attribuez-les à plusieurs threads.
  • Chaque thread effectue une somme de préfixes parallèle sur son morceau à l'aide de SSE.
  • La somme totale pour chaque morceau est stocké.

• Phase 2 :

  • Encore une fois, utilisez plusieurs threads.
  • Chaque thread itère sur son morceau attribué et ajoute la somme totale correspondante de la phase 1 à chaque élément.
  • La somme finale du préfixe est obtenu.

Implémentation CUDA

Le code fourni démontre l'implémentation de cet algorithme en utilisant les intrinsèques OpenMP et SSE. Il comprend deux fonctions : scan_SSE() pour la somme des préfixes SIMD sur les vecteurs à 4 éléments et scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk() pour la somme globale des préfixes parallèles.

Amélioration des performances grâce aux considérations de mise en cache

Pour les baies de grande taille, la mise en cache peut avoir un impact significatif sur les performances. Pour atténuer ce problème, l'algorithme intègre une approche basée sur les morceaux, dans laquelle la somme des préfixes dans chaque morceau est effectuée en série tandis que le processus global reste parallèle. Cela conserve les données dans le cache du processeur, améliorant ainsi la vitesse.

Conclusion

L'algorithme de somme de préfixes parallèles basé sur SIMD présenté dans cet article fournit une implémentation hautement optimisée pour les processeurs Intel. . Son approche en deux phases avec optimisation SIMD et considérations de mise en cache garantit un calcul efficace de la somme des préfixes pour les grands ensembles de données.

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