SIMD 명령어는 Intel CPU에서 병렬 접두사 합계를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

Intel CPU의 SIMD 기반 병렬 접두사 합계

소개

접두사 합계 알고리즘은 다음과 같습니다. 다양한 데이터 처리 및 병렬 컴퓨팅 애플리케이션에 필수적이며 성능 최적화가 중요합니다. 이 기사에서는 Intel CPU의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기능을 활용하는 매우 효율적인 병렬 접두사 합계 구현을 살펴봅니다.

SIMD 접근 방식

기존 접두사 합계 알고리즘에는 다음이 포함됩니다. 반복적으로 배열에 요소를 추가합니다. 이 프로세스를 가속화하기 위해 우리는 SSE(Streaming SIMD Extensions) SIMD 명령을 활용하여 벡터화된 요소의 병렬 추가를 수행합니다.

SIMD 최적화를 사용한 2단계 알고리즘

제안된 알고리즘은 두 가지로 구성됩니다 단계:

• 1단계:

  • 배열을 여러 개의 청크로 분할하고 여러 스레드에 할당합니다.
  • 각 스레드는 SSE를 사용하여 해당 청크에 대해 병렬 접두사 합계를 수행합니다.
  • 총 합계 각 청크에 대해 저장됩니다.

• 2단계:

  • 다시 여러 스레드를 사용합니다.
  • 각 스레드는 할당된 청크를 반복하고 1단계의 해당 총합을 각 스레드에 추가합니다. 요소.
  • 최종 접두사 합계를 구합니다.

CUDA 구현

제공된 코드는 구현을 보여줍니다. OpenMP 및 SSE 내장 함수를 사용하여 이 알고리즘을 구현합니다. 여기에는 4개 요소 벡터의 SIMD 접두사 합계를 위한 scan_SSE() 및 전체 병렬 접두사 합계를 위한 scan_omp_SSEp2_SSEp1_chunk()라는 두 가지 함수가 포함됩니다.

캐싱 고려 사항을 통한 성능 향상

큰 배열 크기의 경우 캐싱이 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 알고리즘은 전체 프로세스가 병렬을 유지하면서 각 청크 내의 접두사 합계가 순차적으로 수행되는 청크 기반 접근 방식을 통합합니다. 이는 CPU 캐시 내에 데이터를 유지하여 속도를 향상시킵니다.

결론

이 기사에 제시된 SIMD 기반 병렬 접두사 합계 알고리즘은 Intel CPU에 대해 고도로 최적화된 구현을 제공합니다. . SIMD 최적화 및 캐싱을 고려한 2단계 접근 방식은 대규모 데이터 세트에 대한 효율적인 접두사 합계 계산을 보장합니다.

위 내용은 SIMD 명령어는 Intel CPU에서 병렬 접두사 합계를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!