31 | 内存计算：对海量数据做计算，到底可以有多快？
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内存计算技术结合SIMD指令的应用为数据库和大数据领域带来了巨大的性能提升。SIMD指令集的引入使得一条指令能同时处理多个数据，大大提高了计算效率。文章介绍了SIMD指令的发展历程和应用场景，以及如何在编译器中生成SIMD指令以发挥其优势。通过示例程序演示了如何使用SIMD指令进行数据处理，并展示了其在处理1.6亿个64位整数时的惊人速度。此外，文章还提到了高速缓存和数据局部性对计算速度的帮助。总的来说，内存计算技术结合SIMD指令的应用，为多媒体处理、游戏、商业领域的数据库系统、人工智能和编译器优化等领域带来了巨大的性能提升。 文章还介绍了LLVM的自动矢量化功能，包括循环的矢量化和SLP矢量化功能，以及编译器在自动矢量化过程中需要避免的潜在问题。这些内容为读者提供了对内存计算和SIMD指令应用的深入了解，以及对编译器优化技术的启发。 此外，文章还强调了程序的局部性对计算机高速缓存的重要性，以及编译器在循环互换优化方面的作用。最后，文章指出了多内核并行计算和内存成本的降低对内存计算技术的普及起到了重要作用。 总的来说，本文深入探讨了内存计算技术结合SIMD指令的应用，以及与编译器优化技术的关系，为读者提供了全面的技术视角和实践指导。
《编译原理之美》，新⼈⾸单¥59
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沉淀的梦想为什么nums1和nums2的内存位置有重叠就不能进行矢量化了呢？作者回复: 这个地方我确实没有细讲。 假设，我们做8个32位整数的计算。让nums2 = nums1 + 1。但是，nums2[0]的地址跟nums1[4]的地址相同，也就是nums2是从nums1的一半开始的。nums1和nums2一共占了12个整数位置。 假设nums1中各个元素的值都是1。然后做矢量计算。做完以后，结果是怎样的呢？从nums1开始，是4个1，8个2，一共12个数字。对吧。 但如果你用标量的循环去做，是怎样的呢？ for（int i = 1; i < 8; i++） nums2[i] = nums1[i] + 1; 会是4个1，4个2，4个3。 它等价于nums1[i+4] = nums1[i] + 1。
2019-11-0423
pebble支持 AVX-512 指令（也就是它的一个寄存器有 512 位）。每次能处理 8 个 64 位整数，或 16 个 32 位整数，或者 32 个双精度数、64 个单精度数。你想想，一条指令顶 64 条指令，几十倍的性能提升，是不是很厉害！ 这句里，最后的32个双精度跟64个单精度数量不对啊，双精度是64位的，512字节应该是8个，单精度也就是16个了作者回复: 回复。我这个地方确实写得不准确，要再补充点内容。我引用的是Intel的官网的内容。它的意思不是只用一个寄存器处理。而是因为使用了两个 512 位融合乘加 (FMA) 单元，每次可以同时处理32 次双精度和 64 次单精度浮点运算，以及八个 64 位和十六个 32 位整数。FMA单元的指令比较特殊，它可以完成乘法运算的时候同时完成加法运算。 我把正文调一下。参考： https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/architecture-and-technology/avx-512-overview.html
2019-11-082
dllgcc -mavx2 simd2.c -o simd2 这部分代码是不是在m1上没法执行2022-07-271
吃饭python里的pandas处理数据那么快是不是用的就是这个2021-06-28
