Advanced SIMD Algorithms in Pictures

《Advanced SIMD Algorithms in Pictures》文档总结如下： 1. **SIMD Processor Extensions** 文档介绍了高级SIMD（单指令多数据）处理器扩展，包括： - **x86架构**：128位（SSE2到SSE4.2），256位（AVX、AVX2、XOP），512位（AVX-512及其子扩展）。 - **ARM架构**：128位NEON、ASIMD，以及可变向量长度的SVE（Scalable Vector Extension）。 - **PowerPC和WASM**也提到，但未详细展开。 2. **案例分析：Set_Intersection** 以`set_intersection`为例，展示了SIMD优化的效果： - 数据规模：20,000个整数。 - 使用AVX2+BMI指令集，实现了高效的交集计算。 - 通过对比Sparse输出与传统方法，显示出显著性能提升。 例如： - Sparse输出版本：305 ns。 - 传统SIMD标量化版本：490 ns。 - 性能提升约60%。 3. **标准与提案** 文档提到C++模板参数相关内容，展示了SIMD算法的标准化实现： - 提到了`PROPOSAL P2664R3`，涉及SIMD类型`T`、表达式`texpr`以及掩码`simd_mask`的使用。 - 代码片段描述了从SIMD向量中提取元素到数组的操作。 4. **优化策略：Compress_Copy** 文档提出了基于SIMD的压缩复制算法优化策略： - 使用`compress`指令（如AVX512、SVE）和小查找表（@aqrit）实现高效压缩。 -结合BMI2（Peter Cordes）和shuffle操作（@Z boson）进一步优化性能。 - 例如，AVX512指令的使用可以显著降低指令数量，提升性能。 5. **性能对比测试** 文档通过`mismatch`案例展示了SIMD算法的性能提升： - 数据规模：10,000个字符。 - 对比了Apple ML标准库与SIMD优化的结果： - `std::memcmp`：350 ns。 - Eve::algo::mismatch：150 ns。 - SIMD优化版本性能提升显著（快1.6倍左右）。 6. **总结** 文档通过具体案例和优化策略，展示了SIMD技术在算法中的高效应用。通过合理选择指令集和优化策略，SIMD算法可以显著提升性能。例如，`set_intersection`效率提升超过60%，`mismatch`性能对比也显示出SIMD算法的优势。