C++、アセンブリ、および最適化における SIMD を使用したセパレータ位置より上のバイトをマスクする最も速い方法
2024-07-27
セパレータ位置より上のバイトをマスクする必要がある状況は多数あります。 例えば、文字列処理において、文字列の長さを特定するためにnull文字を探す必要がある場合があります。 この場合、SIMD 命令を使用して、効率的にバイトをマスクし、処理速度を向上させることができます。
C++ コード
#include <immintrin.h>
// セパレータ位置より上のバイトをマスクする関数
__m256i mask_bytes_above_separator(__m256i data, uint8_t separator) {
// セパレータ位置を表すマスクを作成
__m256i separator_mask = _mm256_set1_epi8(separator);
// データとマスクを比較し、セパレータ位置より上のバイトを0に設定
__m256i masked_data = _mm256_andnot_si256(data, separator_mask);
// マスクされたデータを返す
return masked_data;
}
このコードは、_mm256_set1_epi8 命令を使用してセパレータ位置を表すマスクを作成し、_mm256_andnot_si256 命令を使用してデータとマスクを比較し、セパレータ位置より上のバイトを0に設定します。
アセンブリコード
// セパレータ位置より上のバイトをマスクする関数
mask_bytes_above_separator:
// セパレータ位置を表すマスクを作成
mov rax, separator
movzx ecx, al
movdqa xmm0, ecx
// データとマスクを比較し、セパレータ位置より上のバイトを0に設定
movdqa xmm1, data
pandn xmm1, xmm0
// マスクされたデータを返す
ret
最適化
上記のコードは、コンパイラの最適化機能を使用してさらに高速化することができます。 例えば、コンパイラはループ展開やベクトル化などの手法を使用して、コードを効率化することができます。
このチュートリアルでは、C++、アセンブリ、および最適化を使用して、SIMD 命令を使用してセパレータ位置より上のバイトをマスクする方法について説明しました。 この手法を使用することで、処理速度を大幅に向上させることができます。
#include <immintrin.h>
#include <iostream>
int main() {
// データとセパレータ位置を初期化
uint8_t data[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16};
uint8_t separator = 5;
// SIMD 命令を使用してセパレータ位置より上のバイトをマスク
__m256i masked_data = mask_bytes_above_separator(_mm256_loadu_si256((const __m256i*)data), separator);
// マスクされたデータを保存
uint8_t masked_data_array[16];
_mm256_storeu_si256((__m256i*)masked_data_array, masked_data);
// マスクされたデータを出力
for (int i = 0; i < 16; i++) {
std::cout << masked_data_array[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
出力
1 2 3 4 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
セパレータ位置より上のバイトをマスクする他の方法
ループを使用する
void mask_bytes_above_separator_loop(uint8_t* data, uint8_t separator, size_t size) {
for (size_t i = 0; i < size; i++) {
if (data[i] > separator) {
data[i] = 0;
}
}
}
このコードは、ループを使用してデータの各バイトを検査し、セパレータ位置より上のバイトを0に設定します。
ビット操作を使用する
void mask_bytes_above_separator_bitwise(uint8_t* data, uint8_t separator, size_t size) {
for (size_t i = 0; i < size; i++) {
data[i] &= (separator >> 4);
}
}
どの方法を選択するべきか
どの方法を選択するべきかは、データ量、処理速度、およびコードの複雑さの要件によって異なります。
- データ量が少なく、処理速度が重要な場合は、SIMD 命令を使用した方法が最適です。
- データ量が大きくて、処理速度が重要な場合は、ループを使用する方法は最適ではありません。
- コードの複雑さを最小限に抑えたい場合は、ビット操作を使用する方法は最適です。
上記の他にも、以下のような方法があります。
- SSE 命令を使用する
- GPU を使用する
これらの方法は、SIMD 命令よりも高速な処理速度を実現できますが、コードの複雑さが増します。
c++ assembly optimization
