SIMD 命令は Intel CPU 上の並列プレフィックス合計をどのように最適化できますか?

Intel CPU 上の SIMD ベースの並列プレフィックス合計

概要

プレフィックス合計アルゴリズムは次のとおりです。さまざまなデータ処理や並列コンピューティング アプリケーションに不可欠であり、パフォーマンスの最適化が非常に重要です。この記事では、インテル CPU の SIMD (単一命令複数データ) 機能を活用した高効率な並列プレフィックス合計の実装について説明します。

SIMD アプローチ

従来のプレフィックス合計アルゴリズムには次のものが含まれます。配列に要素を繰り返し追加します。このプロセスを高速化するために、SSE (ストリーミング SIMD 拡張機能) SIMD 命令を活用して、ベクトル化された要素の並列加算を実行します。

SIMD 最適化を備えた 2 フェーズ アルゴリズム

提案アルゴリズムは 2 つから構成されますフェーズ:

• フェーズ 1:

  • 配列をチャンクに分割し、複数のスレッドに割り当てます。
  • 各スレッドは、次を使用してそのチャンクに対して並列プレフィックス合計を実行します。 SSE.
  • 各チャンクの合計が保存されます。

• フェーズ 2:

  • 繰り返しますが、複数のスレッドを使用します。
  • 各スレッドは反復します。割り当てられたチャンクを対象に、フェーズ 1 からの対応する合計を各要素に加算します。
  • 最終的なプレフィックスの合計が取得されます。

CUDA 実装

提供されたコードは、OpenMP と SSE を使用したこのアルゴリズムの実装を示しています。本質的なもの。これには、4 要素ベクトルの SIMD プレフィックス合計を求める scan_SSE() と、全体の並列プレフィックス合計を求める scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk() の 2 つの関数が含まれています。

キャッシュを考慮したパフォーマンスの向上

アレイ サイズが大きい場合、キャッシュはパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。これを軽減するために、アルゴリズムにはチャンクベースのアプローチが組み込まれており、各チャンク内のプレフィックスの合計がシリアルに実行され、プロセス全体が並列のままになります。これにより、データが CPU キャッシュ内に保持され、速度が向上します。

結論

この記事で紹介されている SIMD ベースの並列プレフィックス合計アルゴリズムは、Intel CPU 向けに高度に最適化された実装を提供します。 。 SIMD 最適化とキャッシュを考慮した 2 段階のアプローチにより、大規模なデータセットのプレフィックス合計の効率的な計算が保証されます。

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