SSE.浮動小数点演算手動最適化は本当に効果的なのか - デー
ちょっと試したので、結果をコピペ。 概要とたてまえ SSEは、x86のSIMD命令セットに含まれる浮動小数点演算の複数同時実行を行う命令セットです。単精度(float)で4つ、倍精度(double)で2つの演算を1命令で実行できるため、うまく使うと繰り返し同じ演算のパフォーマンスアップを期待できます。 Streaming SIMD Extensions - Wikipedia 画像処理や、確率の計算などでは浮動小数点数の計算を数百万回から回数とかいうレベルではなく3日間くらいの規模で行うことがあるので、 少しでも速くなると時間的にとてもうれしい！ 計算をどこで妥協するかみたいな部分があるため速く計算を終わらせることでやれることの可能性が広がる！ という思いがあります。 CUDAのほうが云々 CUDAは、NVIDIAのGPUが対応しているGPGPUの環境です。GPGPUというのは、グラフィッ
IA-32 SIMDの扉
SIMD命令およびアセンブラの基礎 SIMDとは 用語集 開発環境 アセンブラの基礎知識 x87 FPU命令を使用したプログラミング CPUの識別 メモリアドレスのアライメント ラップアラウンド算術と飽和算術 SIMD命令セットの分類と歴史 SIMD命令セットの記述方法 SIMD命令セットの概要 MMX命令セットの概要 SSE命令セットの概要 SSE2命令セットの概要 SSE3命令セットの概要 SSE4命令セットの概要 命令リファレンス データ転送命令 算術命令 比較命令 論理演算命令 シフト命令 シャッフル命令 パックおよびアンパック命令 変換命令 挿入および抽出命令 ブレンド命令 丸め命令 キャッシュ制御命令 その他の命令 プログラミング例 画像処理 音声信号処理 参考資料 参考資料 トップSIMDの扉
AMD vs Intel x86
GMPを使った円周率計算は、なぜAMDの方がIntelより速いのか？ 命令の重要度が意図的かつ、K8とP6Fの比較がおおさっぱであるとのご指摘があ りました。またadc命令のファクタを見落としているとのご指摘もありました。 それを加味した文章に変更しました。 最近、GMPを使った円周率計算プログラムのベンチマークデータを送ってくれる 人も増え、それにつれてあちこちで参照されるようになった。しかし、見てい るとかなりの人が、雑誌などのベンチマークのIntel優勢の傾向と違いAMDの方 が速いという結果に首をひねっている。 理由は簡単である。GMPは数多くのCPUアーキテクチャーで動作するよう汎用的 な命令を前提にプログラムが作られていることと、数百万桁の円周率計算をす るプログラムの性質上、メモリとプロセッサ間でのデータ転送が大量に発生す ることが、AMDプロセッサに大きく有利に働いているか
【コラム】セカンド・オピニオン (177) Core MicroArchitectureをもうすこし(1) | パソコン | マイコミジャーナル
承前 この連載、ほぼ4年近くに渡って延々とハードウェアの下回りばっかりやってて、いい加減飽きてきた事もあり、「次はソフトウェア」と決めていた。で、そのための仕込みも順調に進んでいる(というか、概ね準備も出来た)のだが、それとは無関係に最近盛り上がったのがコチラの記事。読者の方からの反応もよく、あちこちで色々言及いただき、それに対して筆者のblogでお返事(1、2、3)させていただいたりしたのだが、これを見て担当編集者から「勿体無いのでこちらに送ってください。次からは本当に記事にするので(笑)」というメールが。いや別に勿体無いとは思わないんだが(笑)。 焦点となっているのは「Core MicroarchitectureのIPCって一体幾つよ?」という話で、これだけをネタに特集をやるのはいくらなんでもちょっと難しいし、レビューという感じでもない。「んじゃセカンド・オピニオンでやるか」という事で
GNU/Linux上で円周率の計算をおこなう
[NEW] gmp-4.2.3とgmp-4.2.4は見送り[20081007] ライブラリのコードを精査した所、円周率の処理速度に影響を与える改良が されていなかったため、ベンチマーク利用は見送ります。 はじめに そもそもは、円周率計算のプログラムをケースにしてGMPの能力の限界はどれ くらいかということを試していたのだが、手段が目的化してしまい、そのなれ の果てがこの結果である。 まずは小数点以下100万桁までを求めてみる 準備 GMP (GNU Multi-Precision)ライブラリを使うが、ディストリビューションの デフォルトでついてくるライブラリは遅い。正確に言うと、使っているハード ウェアに最適化していない汎用の環境を前提にライブラリはコンパイルされて いるため、さらに最適化することができる。 GMPのソースコードを入手する ( http://gmplib.org/
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