快速搜索并替换int [c;微优化]
|
这是在具有不同任务的相同偏移量(C,微优化)问题中快速搜索两个整数中的某些半字节的变体:
任务是在int32中找到预定义的半字节并将其替换为其他半字节。例如,要搜索的半字节为0x5;要替换的半字节为0xe:
int: 0x3d542753 (input)
^ ^
output:0x3dE427E3 (output int)
可能还有其他半字节要搜索和半字节要替换(在编译时已知)。
我检查了程序,这是最热门的地方之一(gprof证明,功能中有75%的时间);并且被称为很多次(gcov证明)。实际上,它是嵌套循环的第3或第4循环,运行计数估计为(n ^ 3)*(2 ^ n),其中n = 18..24。
我当前的代码很慢(我将其重写为函数,但这是来自循环的代码):
static inline uint32_t nibble_replace (uint32_t A) __attribute__((always_inline))
{
int i;
uint32_t mask = 0xf;
uint32_t search = 0x5;
uint32_t replace = 0xe;
for(i=0;i<8;i++) {
if( (A&mask) == search )
A = (A & (~mask) ) // clean i-th nibble
| replace; // and replace
mask <<= 4; search <<= 4; replace <<= 4;
}
return A;
}
是否可以使用位逻辑魔术以并行方式重写此函数和宏?魔术类似于(t-0x11111111)&(~t)-0x88888888
,并且可能与SSE *一起使用。检查链接问题的可接受答案,以了解所需的魔术。
我的编译器是gcc452,cpu是32位模式(x86)或(不久以后)64位模式(x86-64)的Intel Core2 Solo。
没有找到相关结果
已邀请:
1 个回复
功飘
我会解释它是如何工作的,但是...我认为解释它会破坏乐趣。 关于SIMD的说明:这种东西非常非常容易矢量化。您甚至不必知道如何使用SSE或MMX。这是我向量化的方式:
使用GCC,假设正确使用
标志,此功能将在
自动转换为SSE代码。您可以将ѭ7传递给GCC,要求其打印出矢量循环,例如:
自动矢量化使我获得了大约64%的额外速度提升,而我什至不必接触处理器手册。 编辑:我注意到通过将自动矢量化版本中的类型从
更改为
,速度提高了48%。这使总速度比原始速度提高了约12倍。更改为“ 11”会导致矢量化失败。我怀疑手动组装会发现一些重要的额外速度,如果它是如此重要的话。 编辑2:将
更改为
,这会使速度测试无效。 编辑3:这是回想起来很明显的变化: