Векторизация (параллельные вычисления)
Векторизация (в параллельных вычислениях) — вид распараллеливания программы, при котором однопоточные приложения, выполняющие одну операцию в каждый момент времени, модифицируются для выполнения нескольких однотипных операций одновременно.
Скалярные операции, обрабатывающие по паре операндов, заменяются на операции над массивами (векторами), обрабатывающие несколько элементов вектора в каждый момент времени.
Векторная обработка данных используется как в бытовых компьютерах, так и в суперкомпьютерах.
Автоматическая векторизация — это важная область исследований в информатике, цель которой — поиск методов, которые бы позволили компилятору автоматически преобразовывать скалярные программы в векторные.
Пример
[править | править код]Показан фрагмент программы, который поэлементно перемножает два массива, состоящие из чисел:
for (i = 0; i < 1024; i++)
C[i] = A[i] * B[i];
Данный цикл может быть векторизован так:
for (i = 0; i < 1024; i+=4)
C[i:i+3] = A[i:i+3] * B[i:i+3];
Во втором фрагменте запись C[i:i+3]
означает вектор из 4 элементов — от C[i]
до C[i+3]
включительно, а под *
понимается операция поэлементного умножения векторов. Векторный процессор в данном примере сможет выполнить 4 скалярные операции при помощи одной векторной инструкции за время, близкое к выполнению скалярной операции. Таким образом, векторных операций потребуется в 4 раза меньше, и программа исполнится быстрее.
Векторные расширения
[править | править код]Векторные операции могут добавляться в скалярные процессоры, тогда они называются векторными расширениями команд. Примеры: MMX, SSE, SSE2, AltiVec.
Примечания
[править | править код]В другом языковом разделе есть более полная статья Array programming (англ.). |
int main()
{
printf("Hi");
return 0;
}
| Это заготовка статьи о программировании. Помогите Википедии, дополнив её. |
В статье не хватает ссылок на источники (см. рекомендации по поиску). |