并行计算与SIMD

最新推荐文章于 2025-10-10 10:58:28 发布
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#分布式计算

本文介绍了并行计算的分类与并行算法设计，包括时间并行、空间并行和数据并行。深入探讨了SIMD技术，强调其在数据级并行中的优势，适合多媒体应用。讨论了流水线化、优化方法、内存对齐策略以及AOS与SOA的选择。同时提到了分支预测策略和内存缓存的重要性。 
摘要：并行计算是为了解决大批量数据的处理问题，使用时间并行或空间并行的方式实现数据的并行处理。而SIMD是通过采用单控制器控制多处理器从而实现空间并行的技术。流水线化是SIMD的重要思想，但其过程中可能会发生分支跳转问题，分支预测可通过预测分支是否会跳转从而较好地解决这一问题。

一、并行计算PARALLEL COMPUTING

  • 许多指令同时进行的模式，化整为零以并发方式解决。

分类

  • 时间并行：流水线技术；

  • 空间并行：使用多处理器执行并发计算；

  • 数据并行：化大为小

并行算法

最低0.47元/天 解锁文章
技术前沿 |【SIMD并行计算与分布式算法：前沿技术的深度解析】
尺小闹的博客
05-15 1712
随着技术的不断进步和创新，SIMD并行计算和分布式算法将在更多领域得到应用。例如，在物联网、边缘计算、区块链等新兴领域中，SIMD并行计算和分布式算法将发挥重要作用，推动这些领域的快速发展。综上所述，SIMD并行计算和分布式算法作为前沿技术，在提升数据处理和计算能力方面具有重要作用。随着信息技术的不断发展，这两种技术将在更多领域得到应用，并推动社会进步和科技发展。
理解SIMD技术：高效并行计算的利器
qq_34068440的博客
06-12 8082
与传统的SISD（Single Instruction, Single Data）架构相比，SIMD可以显著提高数据处理效率，尤其是在需对大量数据进行相同操作的场景下。随着硬件和编译器技术的不断进步，SIMD的应用范围将会更加广泛，发挥出越来越大的潜力。比如，假设我们有四组数据需要做相同的运算，在传统的SISD架构下，需要执行四次指令，而使用SIMD技术，只需要一次指令即可完成四组数据的运算。通过本文的介绍，希望能让读者更好地理解SIMD技术，并在实际开发中得以应用，提升计算效率和性能。
C# SIMD向量索引实战：从理论到高性能实现
最新发布
葡萄城技术团队博客
10-10 624
本文介绍了如何利用C# SIMD技术实现高性能向量索引，从理论到实践全面解析了向量相似度计算、内存优化和量化技术等核心环节。作者通过三种距离度量（欧几里得、点积、余弦相似度）的SIMD实现，展示了如何充分利用CPU向量指令提升计算效率。文章详细阐述了内存高效的向量集合设计、动态维度检测和ID唯一性保证等关键技术点，以及通过量化技术实现存储与计算的平衡。最终实现的高性能向量索引引擎在百万级数据量下仍能保持毫秒级响应，性能与Faiss相当，为.NET生态提供了新的向量检索解决方案。
SIMD单指令多数据（并行计算）
weixin_49520696的博客
11-19 1075
一个简单的 SIMD 操作可能是将这两个向量相加，结果是一个新的向量，其元素是原始向量元素的和。在一个非 SIMD 架构中，您可能需要四个独立的加法指令来完成这个任务。然而，编写利用 SIMD 的代码需要更多的注意和经验，因为不是所有的算法和数据结构都可以轻易地适应并行处理。能够在一个周期内处理多个数据元素通常可以大大加快处理速度，特别是对于像图形、音频处理和其他多媒体任务这样的工作负载，它们经常涉及到大块数据。在 SIMD 中，数据通常被组织成“向量”，而不是传统的单个“标量”。
SIMD并行
SCAU_Jimmy的专栏
01-16 1918
在最低层次上，许多现代处理器拥有特殊的硬件，允许一条指令产生多个可以并行执行的操作，这种方式成为单指令、多数据，也就是SIMD并行。 比如，较新的Intel和AMD处理器都具有并行地对四对单精度浮点数（也就是C语言数据类型float)做加法的指令。 提供这些SIMD指令的目的是为了处理图片、音频和视频数据应用的执行速度。虽然有些编译器试图从C程序中自动抽取SMID并行性。 但是更可靠的
《深入浅出DPDK》读书笔记（四）：并行计算-SIMD是Single-Instruction Multiple-Data（单指令多数据）
RToax
10-06 2691
本文内容为读书笔记，摘自《深入浅出DPDK》。 47.提高处理器主频率对于性能的提升作用是明显而直接的。但一味地提高频率很快会触及频率墙，因为处理器的功耗正比于主频的三次方。 48.提高并行度主要有两种方法，一种是提高微架构的指令并行度，另一种是采用多核并发。 49.Amdahl定律告诉我们，假设一个任务的工作量不变，多核并行计算理论时延加速上限取决于那些不能并行处理部分的比例。 50.资源局部化、避免跨核共享、减少临界区碰撞、加快临界区完成速率（后两者涉及多核同步控制，将在下一章中介绍）等，都不同
Windows和Linux系统上的矢量运算:指令级并行计算SIMD(SSE/AVX)应用细节以及相关跨平台的源码解释
vily_lei的专栏
08-10 1893
Windows和Linux系统上的矢量运算:指令级并行计算SIMD(SSE/AVX)应用细节以及相关跨平台的源码解释
【并行计算教育】并行计算期末考试解析：负载不平衡影响、MIMD与SIMD性能比较及Amdahl定律应用（含详细代码及解释）
05-12
使用场景及目标：①理解并行计算中负载不平衡、MIMD/SIMD性能差异、竞态条件等关键概念；②掌握Amdahl定律、OpenMP、MPI、CUDA等技术的实际应用；③通过代码示例加深对并行计算理论的理解。 其他说明：此文档不仅...
并行计算：SIMD-TC(SM)求最大值算法详解
"本资源主要关注于并行计算中的求最大值算法在SIMD-TC(SM)架构上的实现。算法6.8通过分块方式对数组进行处理，采用两层循环，外层循环控制迭代次数，内层循环负责比较和更新数组元素的最大值。在并行执行时，每个...
并行编程simd_单核并行编程：SIMD组件性能提升和基准测试
编程故事的地方
10-06 444
并行编程simd 当事情变得如此复杂时，您通常知道这是英特尔的错。 来源： Pixabay SIMD汇编指令使您可以在单个内核中并行处理大量数据。 我已经说了一次 ，我会再说一遍：编程是我们最不可思议的事情。 Shell命令就像小型Cantrip，Python脚本对Tulpas几乎没有帮助。 我们甚至有自己的守护程序！ 但是，每当我们需要将性能压缩到最后一个字节时–当我们知道一个错...
并行笔记——SIMD编程
Rosalind_Xu的博客
04-27 3185
SIMD概念 Single Instruction Multiple Data 也就是单指令流和多数据流，对于多数据流进行相同的操作。 一个简单的例子就是向量的加减。 和MIMD的区别 SIMD拥有单个全局控制单元，而后者拥有多个控制单元+处理元素。 SIMD的应用 图像处理 音频 科学计算 基于数据的数据并行计算。 什么情况下适合应用SIMD 规律的数据访问模式：数据在内存中连续存储。 短数据...
simd-sicl-hash-table:使用SIMD指令的SICL线性探测哈希表的端口
03-06
具有SIMD内在函数的线性探测哈希表的“端口” 这是SICL的“端口”，它使用SSE2内部函数进行更快的探测。 只需要修改元数据表实现即可使用SSE； 并且几乎是通过在simd-metadata-table.example.lisp文件中重命名伪造的sse:blah函数名称来完成此实现的。 当我们使用不可移植的汇编程序时，您将需要SBCL 2.0.10（左右）和，以及带有bsf指令的AMD64处理器。 （我不知道什么时候引入的，指令集扩展的可用性使我感到困惑。）它在SBCL 2.1.0中不起作用，因为它们更改了make-ea或其他内容，因此有效地址不会携带大小，我不知道该如何解决。
hashx4:SIMD 优化的通用哈希函数的集合
06-25
哈希x4 SIMD 优化的通用哈希函数的集合。 这是一种通过使用 SSE 或其他 SIMD 指令加速任何通用哈希函数的简单方法的演示：不是通过哈希函数的一个实例驱动所有输入，而是实例化四个哈希函数状态，并在读取输入时迭代所有四个实例。 这可以在大多数 SIMD 指令集中非常有效地实现。 版权所有 Kai Dietrich 2015。Hashx4 在 GPL v3 或更高版本下获得许可。 算法 djbx33a_32 ref - 这是 Daniel Bernstein 著名的 DJBX33A 哈希函数（h_i+1 = h_i * 33 + c_i+1, h_0 = 5381）。 包含它以显示基准中的基线。 该实现是一个简单的循环，您可能会在任何示例代码中找到。 djbx33a_32 copt - 相同的 DJBX33A 散列函数与对齐方式试图让编译器有机会更好地矢量化和/或优化。
并行计算范式-SIMD vs SIMT vs SMT: What’s the Difference Between Parallel Processing Models?
tugouxp的专栏
12-10 996
PS：下图展示的是一个计算片段分别在标量计算单元和向量计算单元上不同的编程方法：
并行计算1 并行计算与并行计算机模型
Andy
03-19 1527
1.1 计算与计算机科学 1.1 科学发现的第三支柱：计算科学 科学发现的三大支柱，分别是数学学科为基础的理论科学，物理学科为基础的实验科学，计算机学科为基础的计算科学. 许多情况下，计算手段是解决问题的唯一或主要方法. 主要原因有： 理论基础尚未建立 理论方法过于复杂 试验费用过于昂贵 实验环境过于苛刻 计算学科的兴起： 计算物理学、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学、计算材料学和计算电磁学等学科 计算科学的作用： 科学发现和人类文明进步的第三支柱 促进其它学科发展的基础作用 解决21世纪
并行计算学习（一）
weixin_45465139的博客
03-28 390
好处：更有效地使用核心的ALU资源隐藏内存延迟填充超标量架构的多个功能单元（当一个线程的ILP不足时）代价：需要线程上下文的额外存储增加任何单个线程的运行时间（通常不是问题，我们通常关心并行应用程序的吞吐量）需要在程序中进行额外的独立工作（比ALU更独立工作！严重依赖内存带宽。更多线程-更大的工作集-*每个线程更少的缓存空间。可能会更频繁地进入内存，但可以隐藏延迟现代处理器提高性能的三个主要方面：使用多个处理器核心。
intel历代架构演进6—— SIMD指令集
用小弟弟思考的程序员
06-17 1862
SIMD Instructions Beginning with the Pentium II and Pentium with Intel MMX technology processor families, six extensions have beenintroduced into the Intel 64 and IA-32 architectures to perform singl
并行计算有哪些实现方式
roymustang的博客
05-20 5398
转载至并行计算简介 并行计算 Intel指令集中MMX,SSE,SSE2,SSE3和SSE4指的是什么？ MMX（Multi Media eXtension，多媒体扩展指令集）是一些整数并行运算指令。 SSE（Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展）是一系列浮点并行运算指令。 SIMD，单指令多数据流，是指用一条指令执行多个计算，比如图像像素一般是BYTE占8位，而计算机中总线是64位，所以理论上可以同时进行8个像素的运算。 并行计算有哪些实现方式？ 单指令多数据流SIMD、
并行计算技术与SIMD、SIMT
David
10-20 433
SIMD - 百度百科 并发编程：SIMD 介绍
并行计算基础：SIMD与MIMD解析
并行计算是现代计算领域的一个重要分支，其目标是通过同时使用多个计算资源来高效处理复杂和大规模的问题。并行计算不仅能够显著提高计算速度，还能降低成本，通过集成多个相对廉价的计算单元替代昂贵的高性能计算机...
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