图片Chris Hegarty多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。...本文将介绍 Lucene 向量搜索中使用的底层基本操作，它们如何在运行时可靠地编译为 SIMD 指令（例如x64 上的AVX指令和 AArch64 上的 NEON 指令），以及这对性能有何影响。...在这里，我们使用了 Robert Muir 非常好用且方便的一组基准, 让我们能够快速比较代码变体之前和之后的区别。请记住，SIMD 提供数据并行性，因此我们处理的数据越多，潜在的好处就越大。...更快的Panama实现可在JDK 20和即将推出的JDK 21上使用，而对于旧的JDK或其他情况下不可用的情况，我们会回退到标量实现。...在 Lucene 9.7.0 中，我们添加了更快地实现矢量搜索所使用的低级底层操作的功能。
编译中主要涉及的就是软件相关的静态过程，即如何通过在编译的过程中进行指令抽取和指令调度，来达到更好的并行性和运行速度。...SIMD 扩展部件可在不同的粒度进行识别向量化，包括面向基本块内向量化、面向最内层循环或者循环嵌套的向量化以及面向函数级别的向量化。...减少辅助指令的数量和提高辅助指令的效率，是增加程序 SIMD 向量化收益的关键问题。 代码生成：考虑平台支持哪些数据类型和向量运算。...直接面向特定平台的 SIMD 向量化代码生成存在许多不足，通常分阶段并行编译优化和虚拟向量是解决面向多平台向量化的两个方法。...当前 SIMD 编译优化对数据对齐和重组研究很深入，面向循环和基本块的向量化方法也很成熟。目前,针对SIMD 扩展部件编译优化的主要关注热点是生成高性能低功耗的代码。
2.1 如何进行向量化编程 方法一：编译器自动向量化 不需要更改代码，编译器会自动将标量代码转成向量化代码。只有一些简单的场景才能自动转换。...方法二：编译器向量化提示 提供额外信息，编译器可以转换更多SIMD代码 方法三：并行编程API OpenMP或者intel的TBB API可以帮助开发产生向量化代码。...方法六：直接写入程序代码 考虑到上面的选项，我们希望尽可能多地调用编译器的自动生成矢量化。换言之，我们希望将重点放在方法1和方法2上。...1）添加编译选项 有这些选项，若产生了向量化代码则会输出，若没有产生会提示原因。...3）内存管理 需要重新设计内存管理，从而充分利用CPU的SIMD并行能力 4）新的数据结构 核心算子需要的数据结构，比如Join\agg\sort等都需要重新设计以支持向量化 5）算子和表达式需要尽可能使用
我们的SIMD化实现必须是等价的，所以我们需要小心确保当乘以大的byte值时不会丢失溢出。...目前，这是我们在Java中能做的最好的。长期来看，Panama Vector API和/或C2 JIT编译器应该为这样的操作提供更好的支持，但就目前而言，这是我们能做的最好的。或者是吗？...为什么不使用外部调用支持来调用已经优化的距离计算函数呢？既然我们的距离计算函数很小，并且对于我们已经知道最优的CPU指令集的一些部署和架构，为什么不直接编写我们想要的小块本地代码呢？...进入外部 Elastic Cloud有一个专门为向量搜索优化的配置文件。这个配置文件针对的是ARM架构，让我们来看看我们如何为这个架构进行优化。...vpadalq_s16加和累积内置函数知道如何在累积为4个32位值时隐含地扩宽。总之，我们每次循环迭代都对所有16个byte值进行了操作。很好！ 这个的汇编很干净，反映了上面的内置函数。
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。...梯度下降法【Gradient Descent】 训练或学习训练集上的参数w和b ? ?...可能有人说：可扩展深度学习实现是在GPU(图像处理单元)上做的，而我们做的再jupyter notebook上（CPU） 但GPU和CPU都有并行化的指令，SIMD单指令流多数据流，这点对GPU和CPU...上面是成立的，只是GPU更擅长SIMD运算 for循环能不用就不用，如果可以使用内置函数或者其他方法计算循环，会比for循环更快 ?...这就得到高度向量化的，高效的logistic回归梯度下降法 python中的广播（使python和Numpy部分代码更高效） 广播（broadcasting）对列向量，行向量都有效 例子： ? ?
哪儿来的内存分配 这里得先了解Doris在Page级别是如何存储字符串类型的。这里有两种Page： DictPage 字典编码，适合在字符串重复度较高的数据存储。...2.2 如何生成SIMD指令 通常生成SIMD指令的方式通常有两种： Auto Vectorized 自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。...这种方式当然是最简单的，但是编译器毕竟没有程序员那样智能，所以对于自动向量化的优化是相对苛刻的，所以需要程序员写出足够亲和度的代码。...下面是自动向量化的一些tips： 1.简单的for循环 2.足够简单的代码，避免：函数调用，分支跳动 3.规避数据依赖，就是下一个计算结果依赖上一个循环的计算结果 4.连续的内存与对齐的内存 手写SIMD...vectorized的能力，让上面的for循环能够进行向量化的计算。
SIMD的计算方式 而通过SIMD指令则可以按批的方式来更快的处理数据，由上图可以看到。原先的12个指令，减少到了3个指令。...2.2 如何生成SIMD指令 通常生成SIMD指令的方式通常有两种： Auto Vectorized 自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。...这种方式当然是最简单的，但是编译器毕竟没有程序员那样智能，所以对于自动向量化的优化是相对苛刻的，所以需要程序员写出足够亲和度的代码。...下面是自动向量化的一些tips： 1.简单的for循环 2.足够简单的代码，避免：函数调用，分支跳动 3.规避数据依赖，就是下一个计算结果依赖上一个循环的计算结果 4.连续的内存与对齐的内存 手写SIMD...vectorized的能力，让上面的for循环能够进行向量化的计算。
C++的执行策略是一种编程模式，它允许开发者指定如何执行特定的操作或算法，而不必关心底层的实现细节。...简单性和一致性：对于不需要并行化加速的简单算法，或者当并行执行不会带来性能提升时，使用顺序执行策略可以保持代码的简单性和一致性。...算法优化：对于某些算法，如排序、搜索或图形处理算法，通过并行化可以显著提高算法的效率。 需要注意的是，使用并行执行策略时，必须确保算法的操作是线程安全的，并且没有数据竞争或其他并发问题。...std::execution::par_unseq: 结合了并行和向量化，可能在支持SIMD的硬件上提供最佳性能。但是，如果排序算法本身不适合向量化，这种策略可能不会带来额外的性能优势。...硬件特性: 考虑你的硬件配置，如CPU核心数、缓存大小和SIMD支持。这些因素都会影响并行执行策略的性能。 编译器支持: 不同的编译器对C++并行STL的支持程度不同。
> 上一篇： 编译过程中的并行性优化（二）：基本块与全局代码调度算法 软件流水线化 软件流水线化也是一种重要的指令调度技术，就像硬件流水线的指令一样，它通过并行执行来自不同循环体的指令来加快循环程序的执行速度...相比于简单的展开循环（在提高性能的同时会导致代码的膨胀），软件流水线提供了一个方便的优化方法，能够在优化资源使用的同时保持代码的简洁。...SIMD 自动向量化编译流程大致可分为3部分,分别是发掘、优化和代码生成： 发掘：识别生成出 SIMD 指令，同时解决控制依赖对发掘的影响。...减少辅助指令的数量和提高辅助指令的效率，是增加程序 SIMD 向量化收益的关键问题。 代码生成：考虑平台支持哪些数据类型和向量运算。...直接面向特定平台的 SIMD 向量化代码生成存在许多不足，通常分阶段并行编译优化和虚拟向量是解决面向多平台向量化的两个方法。
加速多图向量搜索尽管通过并行化实现了性能提升，但每个段的搜索仍然是独立的，对其他段搜索所取得的进展一无所知。因此，我们的关注点转向了如何优化多个段之间并发搜索的效率。...利用Java的最新进展实现极致速度在Java开发领域，自动向量化已经成为一种福音，通过HotSpot C2编译器将标量操作优化为SIMD（单指令多数据）指令。...当在兼容的CPU上执行时，编译的代码利用像AVX2或AVX 512这样的高级向量指令，从而加速计算。反汇编编译的代码会显示出优化的指令，这些指令是针对底层硬件架构定制的。...关键在于Lucene如何在搜索子向量段落时连接回父文档。这里的并行概念是关于在kNN方法中预过滤与后过滤的讨论，因为连接的时间点显著影响结果的质量和数量。...Roboflow使用Elastic向量数据库来存储和搜索数十亿个向量嵌入。我们致力于使Elasticsearch和Lucene成为每次发布的最佳向量数据库。我们的目标是让人们更容易找到东西。
它的优势：高效计算：所有列存的通用优势，CPU缓存友好、SIMD向量化计算友好等；零序列化/反序列化：arrow的任何数据结构都是一段连续的内存，在跨进程/跨及其传输数据时直接发送/接收整段内存即可，不需要序列化和反序列化...所以使用LLVM代码生成技术进行动态即时编译以及SIMD向量化，提升数据处理性能。首先表达式编译器将抽象语法树转换为中间字节码；然后执行时JIT编译器将其进一步转换成最终的机器码。...它使用 LLVM 作为后端，通过 LLVM 编译器将源代码编译为高效的机器码，并利用 SIMD 指令集实现向量化的执行代码，从而提高数据处理性能。...而 Gandiva 生成的 LLVM 形式，是利用 LLVM 编译器将源代码编译为高效的机器码，并利用 SIMD 指令集实现向量化的执行代码。...他将计算表示为“execution plan”即ExecPlan，接收零个或多个输入数据，输出一个数据流。Plan描述了数据在通过这个节点时，是怎么转换的，也就是计算的。
关于Clickhouse之所以会像闪电一样快，是多方面的优化，包过但不仅限于：高效且磁盘友好的列式存储，高效的数据压缩，精心设计的各类索引，并行分布式查询，运行时代码生成等。...向量化执行，可以简单地看作一项消除程序中循环的优化。这里用一个形象的例子比喻。小胡经营了一家果汁店，虽然店里的鲜榨苹果汁深受大家喜爱，但客户总是抱怨制作果汁的速度太慢。...为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。 为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式（其他的还有指令级并行和线程级并行），它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。CPU是如何实现SIMD的呢？答案是扩展指令集。...Intel将这类指令和函数统称为intrinsics，官方提供的速查手册见这里； 开启编译器的优化（-msse、-msse2等等），编译器会自动将符合条件的情景（如数组相加、矩阵相乘等）编译为intrinsic
如果代码中使用了更多的虚函数，编译器能优化的代码就越少，性能就越低。 2）缓存感知（内存与 CPU 寄存器） 在火山迭代模型中，每次算子将数据传递给另一个算子时，都需要将算子放入内存。...3）向量化（循环展开和 SIMD） 编译器和 CPU 对简单的循环效率很高，但对复杂函数调用的优化极少。 向量化优化借助的是 CPU 的 SIMD 指令，即通过单条指令控制多组数据的运算。...ColumnarToRowExec类中WSCG的代码： 实际上是一个用 FOR 循环一列一列地访问信息，这个过程正好吻合了 Java 向量化的处理过程：当这段代码被调用足够多次时，JVM 会发现自身对这个地方优化很有价值...，其中有一个优化就是把它进行向量化——用即时编译器（JIT）把它编译成本地机器代码之后，这个机器代码再接着去调用底层的 SIMD 的指令。...1.3、WSCG的优势 避免虚函数调用。 将中间数据放在CPU 寄存器。 利用SIMD批量处理数据（java向量化）。现代 CPU 功能循环展开和使用 SIMD。
所以如果频繁使用，在类成员中保存起来 获取组件 在下面的示例代码中，您将有每帧搜索刚体组件的成本。如果您经常访问该站点，则应该使用该站点的预缓存版本。...Unity，没有日志记录输出，但由于它只是函数内部的一个分支，函数调用成本和字符串生成和连接应该是不必要的。也可以选择使用#if指令，但是处理所有日志输出处理是不现实的。...使用Burst加速代码 Burst 6是用于高性能c#脚本的官方Unity编译器。 Burst使用c#语言的一个子集来编写代码。...此时，代码尽可能地向量化，并替换为SIMD，这是一个主动使用指令的过程。这有望产生更快的程序输出。 SIMD代表单指令/多数据，指的是将单个指令同时应用于多个数据的指令。...v1.4s, v1.4s, v1.4s 程序集的操作数以.4s为后缀，这一事实证实使用SIMD指令。
1鲲鹏 DevKit 中汇编翻译特性的应用和实现 编译器无法编译源码中其他平台的汇编代码，因此如何高效识别 x86 中的汇编代码并快速迁移到鲲鹏平台上，是鲲鹏生态快速建设和拓展亟需解决的一个技术课题。...“二”是两条快速翻译路径，一条是基于规则的快速指令翻译，用于简单嵌入汇编翻译，另一条是编译器里基于向量化语义函数的 SIMD 指令翻译。...除支持 LLVM 通用功能和优化外，毕昇编译器还做了以下增强： 高性能编译算法。编译深度优化，增强多核并行化，自动矢量化等，大幅提升指令和数据吞吐量。 加速指令集。...会上，魏伟还分享了毕昇编译器的几个优化技术，如： 循环优化。循环优化是编译器中极为重要的一个优化手段，具有极为广泛及多样化的优化措施。编译器通过不同的优化方法来提高循环的性能。 结构体内存布局优化。...自动向量化。毕昇编译器重点优化了循环矢量化及 SLP 矢量化，充分保持程序局部性，高效提升计算密集型场景的性能。 Pipeline 优化。
向量化和矩阵 深度学习神经网络模型包含了大量的矩阵相乘运算，如果使用 for 循环，运算速度会大大降低。Python 中可以使用 dot 函数进行向量化矩阵运算，来提高网络运算效率。...我们用一个例子来比较说明 for 循环和矩阵运算各自的时间差异性。 ? 输出结果为： ?...显然，两个矩阵相乘，使用 for 循环需要大约 100 ms，而使用向量化矩阵运算仅仅需要大约 1 ms，效率得到了极大的提升。...SIMD 是单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。SIMD 能够大大提高程序运行速度，并行运算也就是向量化矩阵运算更快的原因。...输出数组的 shape 是输入数组 shape 的各个轴上的最大值。 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为 1 时，这个数组能够用来计算，否则出错。
本文主要探讨从架构设计上看，TPU时如何做高性能和高效能的设计。高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。...指令并行 2.1 Simple TPU中的流水线 为了提高吞吐率和时钟频率，处理器通常使用流水线设计，经典的五级流水线设计一般如下所示 clk0 clk1 clk2 clk3 clk4 clk5...SIMD有多种实现方式，根据给出的描述（MatirxMultiply/Convolve指令接受B*256输入，输出B*256个结果），TPU中应该采用了类似向量体系结构的设计方法。...以《计算机体系结构 : 量化研究方法》给出的例子为例，如需计算 for(int i=0;i<N;i++) y[i] += a*x[i]; 以MIPS为例，对于一般的标量处理器和向量处理器而言...参考 基本单元-矩阵乘法阵列的代码，具体为 short ubuf_raddr_step1; short ubuf_raddr_step2; short ubuf_raddr_step3
因此，如果了解 Python，那么很多 Mojo 代码看起来都会很熟悉。然而，Mojo 首先是为高性能系统编程而设计的，它具有强大的类型检查、内存安全、新一代编译器技术等特性。...欧氏距离计算是科学计算和机器学习中最基本的计算之一，用于 k 近邻和相似性搜索等算法。在本示例中，将看到如何利用 Mojo 的高维向量在这项任务中获得比 NumPy 更快的性能。...~790 ms 缩短到 ~24 ms：使用 NumPy 更快的 C/C++ 引擎实现，速度提高了约 30 倍。...与 Python 不同，Mojo 是一种编译语言，尽管可以像在 Python 中一样使用灵活的类型，但 Mojo 允许声明类型，这样编译器就可以根据这些类型优化代码并提高性能。...还可以尝试更多方法来加快代码速度，包括分配内存的更好方法、矢量化、多核并行化等。
循环展开方案 记得我们在文章的开头加了一个限定，限定了字符串长度固定是 16 位，所以循环是可以被省略的，循环展开之后，方案可以更快。...将上图的流程使用 C++ 来实现，将 String 重新解释为 Integer，必须使用 std::memcpy（避免命名冲突），执行相减操作，然后通过编译器内置的 __builtin_bswap64...我们已经得到了一个结论 同时组合多组数字以实现 O(logn) 复杂度 如果有 16 个字符或 128 位的字符串要解析，还可以使用 SIMD。...SIMA 简单来说就是一组 CPU 的扩展指令，可以通过调用多组寄存器实现并行的乘法运算，从而提升系统性能。我们一般提到的向量化运算就是 SIMA。...在最近过去的性能挑战赛中，由于限定了不能使用 JNI，使得选手们只能将方案止步于循环展开方案，试想一下，如果允许走系统调用，加上比赛中字符串也基本是固定的长度，完全可以采用 SIMD 的 trick 方案
整体比较 如果你是一名数据科学家，你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。...我将R与Julia进行了比较，展示了Julia是如何为数据科学社区带来全新的编程思维方式的。主要的结论是，有了Julia，您不再需要向量化来提高性能，良好地使用循环可能会提供最好的性能。...使用NumPy + Numba的循环提供了与向量化/专门操作相当(或更好)的性能，但要达到这一点并不容易，因为其中存在一些问题。...为了在For循环上获得最佳性能，我使用提示告诉编译器不要检查索引是否在数组范围内(inbounds宏)，并告诉编译器它在执行迭代的顺序上有额外的自由度(simd宏)。...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
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