[Перевод] Деление беззнаковых 8-битных чисел
Введение
Деление — достаточно затратная операция. Например, на CPU Cannon Lake задержки 32-битного деления находятся в интервале 10–15 тактов, а на Zen4 — 9–14 тактов. Задержки 32-битного умножения на обоих CPU составляют 3–4 такта.
Ни в одном из популярных ISA SIMD (SSE, AVX, AVX-512, ARM Neon, ARM SVE) нет целочисленного деления, оно есть только в RISC-V Vector Extension. Однако во всех этих ISA есть деление с плавающей запятой.
В этой статье мы представим два подхода к реализации SIMD-деления 8-битных беззнаковых чисел:
с помощью деления с плавающей запятой,
с помощью алгоритма деления столбиком.
Мы попробуем векторизировать показанную ниже процедуру C++. Процедура не может делать никаких допущений о делимых, особенно если все они равны. Таким образом, мы не можем использовать деление на константу.
void scalar_div_u8(const uint8_t* a, const uint8_t* b, uint8_t* out, size_t n) {
for (size_t i=0; i < n; i++) {
out[i] = a[i] / b[i];
}
}
Компиляторы не могут векторизировать эту процедуру. Например, GCC 14.1.0 генерирует такой ассемблерный код (вырезан весь мусор, связанный с выравниванием кода):
2b40: 48 85 c9 test %rcx,%rcx
2b43: 74 30 je 2b75 <_Z13scalar_div_u8PKhS0_Phm+0x35>
2b45: 45 31 c0 xor %r8d,%r8d
2b60: 42 0f b6 04 07 movzbl (%rdi,%r8,1),%eax
2b65: 42 f6 34 06 divb (%rsi,%r8,1)
2b69: 42 88 04 02 mov %al,(%rdx,%r8,1)
2b6d: 49 ff c0 inc %r8
2b70: 4c 39 c1 cmp %r8,%rcx
2b73: 75 eb jne 2b60 <_Z13scalar_div_u8PKhS0_Phm+0x20>
2b75: c3 ret
Операции с плавающей запятой
8-битное число можно без потери точности преобразовать в число с плавающей запятой одинарной точности.
Общий процесс деления состоит из следующих этапов:
преобразуем тип 8-битных делимого и делителя в 32-битные integer,
преобразуем беззнаковые integer в числа с плавающей запятой,
выполняем деление с плавающей запятой,
преобразуем результат с плавающей запятой в 32-битные integer,
выполняем обратное преобразование типа 32-битного integer в 8-битный окончательный результат.
Деление с округлением
Вот настоящая реализация процедуры SSE. Стоит отметить, что перед обратным преобразованием в integer нужно явным образом усечь число с плавающей запятой. По умолчанию это преобразование округляет аргумент, так что мы можем получить ошибочные результаты (смещённые на 1).
Загружаем четыре 8-битных делимых.
uint32_t buf_a; memcpy(&buf_a, &a[i], 4);
И четыре 8-битных делителя.
uint32_t buf_b; memcpy(&buf_b, &b[i], 4);
Переносим их в регистр SSE и преобразуем тип в 32-битный.
const __m128i a_u8 = _mm_cvtsi32_si128(buf_a); const __m128i a_u32 = _mm_cvtepu8_epi32(a_u8); const __m128i b_u8 = _mm_cvtsi32_si128(buf_b); const __m128i b_u32 = _mm_cvtepu8_epi32(b_u8);
Преобразуем тип 32-битных integer во float.
const __m128 a_f32 = _mm_cvtepi32_ps(a_u32); const __m128 b_f32 = _mm_cvtepi32_ps(b_u32);
Выполняем деление, а затем усечение.
const __m128 c_f32 = _mm_div_ps(a_f32, b_f32); const __m128 c_f32_2 = _mm_round_ps(c_f32, _MM_FROUND_TO_ZERO | _MM_FROUND_NO_EXC);
Преобразуем float обратно в integer.
const __m128i c_i32 = _mm_cvtps_epi32(c_f32_2);
Преобразуем 32-битный тип в 8-битный: собираем младшие 8-битные числа в одно 32-битное слово и сохраняем это слово в выходной массив.
const __m128i c_u8 = _mm_shuffle_epi8(c_i32, _mm_setr_epi8( 0, 4, 8, 12, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 )); const uint32_t buf = _mm_cvtsi128_si32(c_u8); memcpy(&out[i], &buf, 4);
Деление без округления
Команда округления ROUNDPS имеет довольно большую задержку, по крайней мере, на CPU Intel. На IceLake — 8 тактов, а на Zen4 — всего 3 такта.
Мы можем избежать округления чисел плавающей запятой, умножив делимое на 256 (выполнив сдвиг влево на 8 битов), а затем сдвинув вправо на 8 окончательный результат. Сдвиг вправо можно выполнить без лишних затрат, потому что мы и так используем перетасовку для получения отдельных битов, так что вопрос только в константе. Сдвиг влево на 8 подходит только для SSE-кода — мы можем использовать перетасовку байтов (byte shuffle), чтобы выполнить сдвиг и расширение целых чисел. В случае AVX2-кода перетасовка байтов выполняется на 128-битных трактах, поэтому нам потребуется больше работы, чтобы подготовить ввод для этой операции.
Эта SSE-процедура практически идентична процедуре из предыдущего раздела:
Загружаем четыре делимых.
uint32_t buf_a; memcpy(&buf_a, &a[i], 4); const __m128i a_u8 = _mm_cvtsi32_si128(buf_a);
Преобразуем делимое << 8 в 32-битные числа.
const __m128i a_u32 = _mm_shuffle_epi8(a_u8, _mm_setr_epi8( -1, 0, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, 2, -1, -1, -1, 3, -1, -1 ));
Загружаем четыре делителя и преобразуем их в 32-битные числа.
uint32_t buf_b; memcpy(&buf_b, &b[i], 4); const __m128i b_u8 = _mm_cvtsi32_si128(buf_b); const __m128i b_u32 = _mm_cvtepu8_epi32(b_u8);
Преобразуем тип всех 32-битных integer во float.
const __m128 a_f32 = _mm_cvtepi32_ps(a_u32); const __m128 b_f32 = _mm_cvtepi32_ps(b_u32);
Выполняем деление.
const __m128 c_f32 = _mm_div_ps(a_f32, b_f32);
Преобразуем результат деления в 32-битные integer.
const __m128i c_i32 = _mm_cvtps_epi32(c_f32);
Преобразуем результат деления >> 8 в 8-битные числа: получаем бит 1 каждого 32-битного слова.
const __m128i c_u8 = _mm_shuffle_epi8(c_i32, _mm_setr_epi8( 0 + 1, 4 + 1, 8 + 1, 12 + 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 )); const uint32_t buf = _mm_cvtsi128_si32(c_u8); memcpy(&out[i], &buf, 4);
Использование приближенной обратной величины
В SSE есть команда RCPPS, вычисляющая приближенную инверсию её аргумента: 1/x. Она позволит нам использовать выражение делимое ⋅ approx(1/делитель).
В спецификации говорится, что относительная погрешность не превышает 1.5 ⋅ 2 − 12. Но в нашей задаче абсолютная погрешность оказывается слишком большой, чтобы использовать результат команды напрямую. В таблице ниже показаны результаты для первых x значений, для которых погрешность значима.
Однако путём проб и ошибок мы выяснили, что после умножения делимого на значение 1.00025 результат RCPPS можно использовать. Если точнее, подойдёт любой коэффициент от 1.00024 до 1.00199.
x | 1 / x | approx 1 / x | error | ||
---|---|---|---|---|---|
float | hex | float | hex | ||
1 | 1.000000 | 3f800000 | 0.999756 | 3f7ff000 | 0.000244 |
2 | 0.500000 | 3f000000 | 0.499878 | 3efff000 | 0.000122 |
3 | 0.333333 | 3eaaaaab | 0.333313 | 3eaaa800 | 0.000020 |
4 | 0.250000 | 3e800000 | 0.249939 | 3e7ff000 | 0.000061 |
5 | 0.200000 | 3e4ccccd | 0.199951 | 3e4cc000 | 0.000049 |
6 | 0.166667 | 3e2aaaab | 0.166656 | 3e2aa800 | 0.000010 |
7 | 0.142857 | 3e124925 | 0.142822 | 3e124000 | 0.000035 |
8 | 0.125000 | 3e000000 | 0.124969 | 3dfff000 | 0.000031 |
9 | 0.111111 | 3de38e39 | 0.111084 | 3de38000 | 0.000027 |
10 | 0.100000 | 3dcccccd | 0.099976 | 3dccc000 | 0.000024 |
11 | 0.090909 | 3dba2e8c | 0.090897 | 3dba2800 | 0.000012 |
12 | 0.083333 | 3daaaaab | 0.083328 | 3daaa800 | 0.000005 |
13 | 0.076923 | 3d9d89d9 | 0.076920 | 3d9d8800 | 0.000004 |
14 | 0.071429 | 3d924925 | 0.071411 | 3d924000 | 0.000017 |
15 | 0.066667 | 3d888889 | 0.066650 | 3d888000 | 0.000016 |
16 | 0.062500 | 3d800000 | 0.062485 | 3d7ff000 | 0.000015 |
17 | 0.058824 | 3d70f0f1 | 0.058807 | 3d70e000 | 0.000016 |
18 | 0.055556 | 3d638e39 | 0.055542 | 3d638000 | 0.000014 |
19 | 0.052632 | 3d579436 | 0.052620 | 3d578800 | 0.000012 |
20 | 0.050000 | 3d4ccccd | 0.049988 | 3d4cc000 | 0.000012 |
… | |||||
255 | 0.003922 | 3b808081 | 0.003922 | 3b808000 | 0.000000 |
Деление столбиком
Алгоритм деления столбиком известен нам со школы.
Мы начинаем с остатка и результата деления, равного нулю.
Затем на каждом этапе мы расширяем остаток, добавляя в конец следующий разряд делимого, начиная с самых старших разрядов.
Если остаток оказывается больше делителя, то мы вычисляем q := остаток/делитель. Это число, разряд, находится в интервале [0, 9] для десятичного деления и равно 0 или 1 для двоичного деления.
Выполняем декремент остатка на q ⋅ divisor.
Разрядq мы добавляем в начало результата деления.
Если в делимом ещё остаются разряды, переходим к пункту 2.
Удобное свойство этого алгоритма заключается в вычислении и результата деления, и остатка. Его недостатки:
Каждый этап зависит от предыдущего, из-за чего сложно использовать внеочередное выполнение в CPU.
Количество итераций равно количество значимых разрядов в делимом минус количество разрядов в делителе плюс 1. В наихудшем случае оно равно количеству разрядов в делимом.
Так как мы будем делить 8-битные числа, основной этап алгоритма должен повторяться восемь раз. Вот референсная реализация:
uint8_t long_div_u8(uint8_t dividend, uint8_t divisor) {
uint8_t reminder = 0;
uint8_t quotient = 0;
for (int i=7; i >= 0; i--) {
// Освобождаем место для i-того бита делимого в 0-й позиции
reminder <<= 1;
// вставляем этот бит
reminder |= (dividend >> i) & 1;
if (reminder >= divisor) {
// задаём i-тый бит в результате деления
quotient |= 1 << i;
// изменяем остаток
reminder -= divisor;
}
}
return quotient;
}
Деление столбиком можно применять и к целым числам со знаком. Нужно вычислить абсолютные значения делимого и делителя, а затем выполнить алгоритм. Если операнды имели разные знаки, то результат нужно сделать отрицательным.
Так как 8-битные целые числа со знаком находятся в интервале от − 128 до 127, интервал их абсолютных значений равен 0…128. То есть операнды деления в столбик всё равно будут иметь восемь битов.
Векторизация
Алгоритм состоит из следующих операций:
Извлекаем i-тый бит из делителя и сдвигаем его в остаток:
reminder = (reminder << 1) | ((dividend >> i) & 1);
Сравниваем остаток и делитель;
Условным образом задаём i-тый бит в результате деления и изменяем остаток:
quotient |= 1 << i; reminder -= divisor;
SSE и AVX2
Этап 1: обновление остатка
В SSE и AVX2 можно очень легко скопировать самый старший бит в самый младший бит 0. Мы сравниваем с нулём число, интерпретируемое как единица со знаком. В результате получаем 0×00 или 0xff ( − 1).
Можно переписать основной цикл так, чтобы делимое сдвигалось влево на 1, благодаря чему мы сможем скопировать этим способом все его биты.
Сдвиг влево на 1 — это простое сложение, то есть очень быстрая операция.
Этап 2: сравнение
В SSE и AVX2 нет беззнакового сравнения, только со знаком. Можно сравнить два беззнаковых числа сравнением со знаком: нужно обратить их самые старшие биты. Это выполняется операции XOR с 0×80.
Стоит отметить, что нам придётся выполнять xor один раз для делителя и восемь раз для остатка.
Этап 3: условные операции
Получив после сравнения маску, мы можем легко вычислить операции с масками.
На самом деле, нам нужен безусловный сдвиг результата деления на 1 с последующим условным заданием i-того бита.
Реализация (SSE)
В представленном ниже коде на C показаны все подробности реализации.
uint8_t long_div_u8(uint8_t dividend, uint8_t divisor) {
uint8_t reminder = 0;
uint8_t quotient = 0;
uint8_t bit = 0x80;
uint8_t divisor_xored = divisor ^ 0x80;
for (int i=7; i >= 0; i--) {
// msb => 0 или -1
const uint8_t msb = (int8_t)dividend < 0 ? 0xff : 0x00;
// вставляем бит
reminder -= msb;
if ((int8_t)(reminder ^ 0x80) >= (int8_t)(divisor_xored) {
// задаём i-тый бит в результате деления
quotient |= bit;
// изменяем остаток
reminder -= divisor;
}
bit >>= 1;
dividend <<= 1;
// освобождаем место для i-того бита делимого в 0-й позиции
reminder <<= 1;
}
return quotient;
}
Настоящая реализация на SSE.
void sse_long_div_u8(const uint8_t* A, const uint8_t* B, uint8_t* C, size_t n) {
const __m128i msb = _mm_set1_epi8(int8_t(0x80));
const __m128i zero = _mm_set1_epi8(0x00);
for (size_t i=0; i < n; i += 16) {
__m128i dividend = _mm_loadu_si128((__m128i*)(&A[i]));
const __m128i divisor = _mm_loadu_si128((__m128i*)(&B[i]));
__m128i divisor_xored = _mm_xor_si128(divisor, msb);
__m128i bit = msb;
__m128i reminder = _mm_set1_epi16(0);
__m128i quotient = _mm_set1_epi16(0);
for (int j=0; j < 8; j++) {
// копируем msb делимого в остаток
const __m128i t0 = _mm_cmplt_epi8(dividend, zero);
reminder = _mm_sub_epi8(reminder, t0);
// беззнаковое сравнение делителя и остатка
const __m128i reminder_xored = _mm_xor_si128(reminder, msb);
const __m128i gt = _mm_cmpgt_epi8(divisor_xored, reminder_xored);
// получаем условное вычитание и бит результата деления
const __m128i cond_divisor = _mm_andnot_si128(gt, divisor);
const __m128i cond_quotient_bit = _mm_andnot_si128(gt, bit);
// условным образом обновляем остаток и результат деления
reminder = _mm_sub_epi16(reminder, cond_divisor);
quotient = _mm_or_si128(quotient, cond_quotient_bit);
// следующий бит для результата деления
bit = _mm_srli_epi32(bit, 1);
// помещаем следующий бит из делимого в MSB
dividend = _mm_add_epi8(dividend, dividend);
// освобождаем место для бита из делимого
reminder = _mm_add_epi32(reminder, reminder);
}
_mm_storeu_si128((__m128i*)(&C[i]), quotient);
}
}
AVX-512
Этап 1: обновляем остаток
В отличие от кода для SSE/AVX2, здесь проще выполнять сдвиг вправо, чтобы поместить i-тый бит в нулевую позицию. Значит, изолирование самого младшего бита и объединение его с результатом деления можно выразить одной тернарной операцией.
reminder <<= 1;
t0 = divisor >> i;
reminder = reminder | (t0 & 1); // тернарная операция
Этап 2: сравнение
AVX512 поддерживает беззнаковое сравнение байтов, в результате которого мы получаем маску.
Этап 3: условные операции
Простое использование операций с масками.
Реализация
Показана настоящая реализация с AVX512. В отличие от SSE-кода, внутренний цикл развёрнут вручную. Кроме того, здесь нет явного использования встроенной функции с тернарной логикой, однако взглянув на ассемблерный код, можно увидеть, что компилятор выполнил слияние двоичной операции.
void avx512_long_div_u8(const uint8_t* A, const uint8_t* B, uint8_t* C, size_t n) {
const __m512i one = _mm512_set1_epi8(1);
for (size_t i=0; i < n; i += 64) {
const __m512i dividend = _mm512_loadu_si512((const __m512*)(&A[i]));
const __m512i divisor = _mm512_loadu_si512((const __m512*)(&B[i]));
const __m512i dividend_bit7 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 7), one);
const __m512i dividend_bit6 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 6), one);
const __m512i dividend_bit5 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 5), one);
const __m512i dividend_bit4 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 4), one);
const __m512i dividend_bit3 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 3), one);
const __m512i dividend_bit2 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 2), one);
const __m512i dividend_bit1 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 1), one);
const __m512i dividend_bit0 = _mm512_and_epi32(_mm512_srli_epi32(dividend, 0), one);
__m512i quotient = _mm512_set1_epi32(0);
__m512i reminder = dividend_bit7;
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit6);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit5);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit4);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit3);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit2);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit1);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi32(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
reminder = _mm512_add_epi32(reminder, reminder);
reminder = _mm512_or_epi32(reminder, dividend_bit0);
{
const __mmask64 ge = _mm512_cmpge_epu8_mask(reminder, divisor);
reminder = _mm512_mask_sub_epi8(reminder, ge, reminder, divisor);
quotient = _mm512_add_epi8(quotient, quotient);
quotient = _mm512_mask_add_epi8(quotient, ge, quotient, one);
}
_mm512_storeu_si512((__m512*)&C[i], quotient);
}
}
Результаты эксперимента
Краткие итоги:
На CPU Intel быстрее всех оказалась реализация деления в столбик с AVX-512.
На Ryzen быстрее всех был способ с приближенным обратным значением AVX2.
Стоит отметить, что автоматическая векторизация GCC создавала более качественный по сравнению с написанными вручную вариантами AVX2, или сравнимый с ними.
Все программы бенчмарков компилировались с опциями -O3 -march=native
отдельно на каждой машине.
Ryzen 7
процедура | время в тактах на байт | ускорение | ||
---|---|---|---|---|
среднее | лучшее | |||
scalar | 1.777 | 1.759 | 1.0 | ████▊ |
scalar (unrolled x 4) | 1.881 | 1.869 | 0.9 | ████▌ |
scalar (long div) | 5.548 | 5.523 | 0.3 | █▌ |
scalar (long div, autovect) | 0.418 | 0.414 | 4.2 | ████████████████████▍ |
SSE | 0.372 | 0.367 | 4.8 | ███████████████████████ |
SSE (no rounding) | 0.334 | 0.331 | 5.3 | █████████████████████████▌ |
SSE (rcp) | 0.330 | 0.327 | 5.4 | █████████████████████████▉ |
SSE long div | 0.751 | 0.741 | 2.4 | ███████████▍ |
AVX2 | 0.220 | 0.218 | 8.1 | ██████████████████████████████████████▉ |
AVX2 (rcp) | 0.215 | 0.212 | 8.3 | ████████████████████████████████████████ |
AVX2 long div | 0.376 | 0.372 | 4.7 | ██████████████████████▊ |
Skylake-X
CPU: Intel® Xeon® W-2104, 3.20GHz
Компилятор: gcc (GCC) 11.2.0
процедура | время в тактах на байт | ускорение | ||
---|---|---|---|---|
среднее | лучшее | |||
scalar | 8.044 | 8.018 | 1.0 | ███▌ |
scalar (unrolled x 4) | 7.020 | 7.016 | 1.1 | ████ |
scalar (long div) | 18.988 | 18.176 | 0.4 | █▌ |
scalar (long div, autovect) | 1.003 | 0.991 | 8.1 | ████████████████████████████▎ |
SSE | 1.168 | 1.163 | 6.9 | ████████████████████████▏ |
SSE (no rounding) | 0.820 | 0.814 | 9.9 | ██████████████████████████████████▍ |
SSE (cvtt) | 0.831 | 0.826 | 9.7 | █████████████████████████████████▉ |
SSE (rcp) | 0.907 | 0.903 | 8.9 | ███████████████████████████████ |
SSE long div | 2.096 | 2.090 | 3.8 | █████████████▍ |
AVX2 | 1.062 | 1.057 | 7.6 | ██████████████████████████▌ |
AVX2 (cvtt) | 0.839 | 0.835 | 9.6 | █████████████████████████████████▋ |
AVX2 (rcp) | 0.971 | 0.967 | 8.3 | █████████████████████████████ |
AVX2 long div | 1.076 | 1.069 | 7.5 | ██████████████████████████▎ |
AVX512 (cvtt) | 1.483 | 1.474 | 5.4 | ███████████████████ |
AVX512 (rcp) | 1.191 | 1.186 | 6.8 | ███████████████████████▋ |
AVX512 long div | 0.709 | 0.702 | 11.4 | ████████████████████████████████████████ |
IceLake
Компилятор: gcc (GCC) 13.3.1 20240611 (Red Hat 13.3.1–2)
CPU: Intel® Xeon® Gold 6338, 2.00GHz
процедура | время в тактах на байт | ускорение | ||
---|---|---|---|---|
среднее | лучшее | |||
scalar | 6.036 | 6.011 | 1.0 | ██▋ |
scalar (unrolled x 4) | 6.016 | 6.012 | 1.0 | ██▋ |
scalar (long div) | 9.865 | 8.397 | 0.7 | █▉ |
scalar (long div, autovect) | 0.581 | 0.578 | 10.4 | ███████████████████████████▍ |
SSE | 0.593 | 0.586 | 10.3 | ███████████████████████████ |
SSE (no rounding) | 0.476 | 0.473 | 12.7 | █████████████████████████████████▍ |
SSE (cvtt) | 0.487 | 0.484 | 12.4 | ████████████████████████████████▋ |
SSE (rcp) | 0.504 | 0.498 | 12.1 | ███████████████████████████████▊ |
SSE long div | 1.247 | 1.240 | 4.8 | ████████████▊ |
AVX2 | 0.546 | 0.518 | 11.6 | ██████████████████████████████▌ |
AVX2 (cvtt) | 0.447 | 0.442 | 13.6 | ███████████████████████████████████▊ |
AVX2 (rcp) | 0.445 | 0.431 | 13.9 | ████████████████████████████████████▊ |
AVX2 long div | 0.641 | 0.635 | 9.5 | ████████████████████████▉ |
AVX512 (cvtt) | 0.827 | 0.814 | 7.4 | ███████████████████▍ |
AVX512 (rcp) | 0.507 | 0.503 | 12.0 | ███████████████████████████████▍ |
AVX512 long div | 0.398 | 0.396 | 15.2 | ████████████████████████████████████████ |
Исходный код
Пример реализации выложен на GitHub.
Habrahabr.ru прочитано 4130 раз