SIMDã«ã‚ˆã‚‹å°†æ£‹Bitboard計算ã®é«˜é€ŸåŒ– - ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“メモ
自作Rust製将棋åˆæ³•æ‰‹ç”Ÿæˆãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã€è¨ˆç®—ã®é«˜é€ŸåŒ–ã®ãŸã‚Bitboardã®128bit計算をSIMDã§è¡Œã†ã‚ˆã†x86_64ã®AVX2ã€AArch64ã®NEONã€wasm32ã®simd128ã§å‹•ãよã†ã«ãã‚Œãžã‚Œå®Ÿè£…ã—㦠å„環境ã§å¤šå°‘速ã探索ã§ãるよã†ã«ãªã£ãŸã€‚https://t.co/h7Dz3X6BhT— ã™ãŽã‚ƒãƒ¼ã‚“💯 (@sugyan) July 2, 2022 ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§SIMDã§ã®é«˜é€ŸåŒ–ã®ãƒ¡ãƒ¢ã€‚ SIMDã¨ã¯ 実装 x86_64 基本演算 飛ã³åˆ©ã計算 AArch64 åŒå€¤åˆ¤å®šã€ã‚¼ãƒå€¤åˆ¤å®š 飛ã³åˆ©ã計算 Iterator WebAssembly Benchmark x86_64 AArch64 WebAssembly 感想 SIMDã¨ã¯ ja.wikipedia.org ã®é€šã‚Šã€è¤‡æ•°ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’1命令ã§åŒæ™‚ã«æ¼”ç®—ã™ã‚‹ã€ã¨ã„ã†ã‚‚ã®ã€‚ 将棋Bitboardã¯81マスã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’表ç¾ã™ã‚‹
x86/x64最é©åŒ–勉強会8 レãƒãƒ¼ãƒˆ - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアã®ãƒ–ãƒã‚°
サイボウズ・ラボã®å…‰æˆã§ã™ã€‚ 今回ã¯2月17æ—¥ã«é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸã€Œx86/x64最é©åŒ–勉強会8ã€ã®æ¨¡æ§˜ã«ã¤ã„ã¦ãŠä¼ãˆã—ã¾ã™ã€‚ 第7回ã‹ã‚‰ãªã‚“ã¨ç´„3年振りã§ã™ã€‚ 今回ã®ç™ºè¡¨å†…容ã¯AVX-512周りã®è©±ãŒ2件ã€å‘½ä»¤ã®æ£ç¢ºãªãƒ¬ã‚¤ãƒ†ãƒ³ã‚·ã®è©±ã€å¹´æ˜Žã‘ã‹ã‚‰ä¸–間を騒ãŒã›ã¦ã„ã‚‹Meltdownã¨Spectreã®è©±ãŒ2件ã§ã—ãŸã€‚ 以下ã€ãã‚Œãžã‚Œã®ç™ºè¡¨å†…容ã«ã¤ã„ã¦ç°¡å˜ã«è§£èª¬ã—ã¾ã™ã€‚ AVX-512関係 ç§ã®ç™ºè¡¨ã¯ã€ŒAVX-512（フォーマット）詳解ã€ã§ã—ãŸã€‚ AVX-512ã¯ã¾ã Skylake-Xãªã©ã®ä¸€éƒ¨ã®CPUã«ã—ã‹æ載ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã›ã‚“ãŒã€ä»Šå¾Œå¾ã€…ã«æŽ¡ç”¨ãŒå¢—ãˆã‚‹ã§ã—ょã†ã€‚ （注æ„）21ページã®ã€Œ3値論ç†ã€ã¯ã€Œ3é …è«–ç†ã€ã®æ–¹ãŒé©åˆ‡ã§ã™ã€‚ AVX-512ã®ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿æ§‹æˆã‚„基本的ãªå‘½ä»¤ã‚»ãƒƒãƒˆã‚’説明ã—ãŸå¾Œã€AVX2ã¾ã§ã«ã¯ãªã‹ã£ãŸãƒžã‚¹ã‚¯ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿ã€é™çš„丸ã‚モードã€ãƒ–ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚ャストãªã©ã®è§£èª¬ã‚’ã—ã¾ã—ãŸã€‚ マスクレジスタã¯ä¾¿åˆ©ã«
MKL-DNNã§å¦ã¶Intel CPUã®æœ€é©åŒ–手法 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアã®ãƒ–ãƒã‚°
åˆã‚㫠サイボウズ・ラボã®å…‰æˆã§ã™ã€‚ DNN（deep neural network : 深層å¦ç¿’）ã¨ã„ãˆã°GPUや専用プãƒã‚»ãƒƒã‚µã‚’使ã†ã®ãŒä¸»æµã§ã™ã€‚ ã—ã‹ã—Intelã¯CPUã§é«˜é€Ÿã«DNNã‚’ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリ MKL-DNN ã‚’æä¾›ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ MKL-DNNã¯Intelã®æœ€æ–°CPUã«å¯¾å¿œã—ãŸã‚ªãƒ¼ãƒ—ンソースソフトウェアãªã®ã§ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’見るã¨å‹‰å¼·ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ ã“ã“ã§ã¯MKL-DNNã§ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„るテクニックをã„ãã¤ã‹ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚ æ¦‚è¦ MKL-DNNã®ç´¹ä»‹ Xbyakã®ç´¹ä»‹ 呼ã³å‡ºã—è¦ç´„ 圧縮displacement ReLU exp å†…ç© vpdpbusd ã‚ャッシュコントãƒãƒ¼ãƒ« 想定èªè€… C++11ã¨x64 CPUã®ã‚¢ã‚»ãƒ³ãƒ–リ言語ã®çŸ¥è˜ã‚’ã‚る程度仮定ã—ã¾ã™ã€‚ 機械å¦ç¿’ã«ã¤ã„ã¦ã¯ãã®çŸ¥è˜ãŒãªãã¦ã‚‚最é©åŒ–手法ãŒç†è§£ã§ãるよã†ã€æœ€å°é™ã®èª¬æ˜Žã‚’ã—ã¾ã™ã€‚ MKL-DNNã®ç‰¹é•· ã¾ãšMKL-DNNã®
WebAssembly's post-MVP future: A cartoon skill tree - Mozilla Hacks - the Web developer blog
People have a misconception about WebAssembly. They think that the WebAssembly that landed in browsers back in 2017—which we called the minimum viable product (or MVP) of WebAssembly—is the final version of WebAssembly. I can understand where that misconception comes from. The WebAssembly community group is really committed to backwards compatibility. This means that the WebAssembly that you creat
C++ã§SIMDを書ãã¨ãã®ã‚ªã‚¹ã‚¹ãƒ¡ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリ libsimdpp
æ¦‚è¦ C++ã§SIMDを書ã人å‘ã‘ã®è‰¯ã„ライブラリを見ã¤ã‘ã¾ã—ãŸã€‚ https://github.com/p12tic/libsimdpp SIMDã‚’templateã§æ‰±ã†ã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ã®ã§ã€SSEã€AVXãªã©ã®ç•°ãªã£ãŸå‘½ä»¤ã‚»ãƒƒãƒˆã‚„ã€float, doubleãªã©ã®ç•°ãªã£ãŸåž‹ã‚’åŒã˜ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã§æ‰±ã†ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ メリット 命令セットを簡å˜ã«åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ åž‹ã‚’ç°¡å˜ã«åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚‰ã‚Œã‚‹ ヘッダーオンリーã§å°Žå…¥ãŒæ¥½ アセンブラや組ã¿è¾¼ã¿é–¢æ•°ã‚’使ã†ãらã„ãªã‚‰libsimdppを使ã£ãŸæ–¹ãŒè‰¯ã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ デメリット GPUã¨æ¨ªæ–ã®æŠ½è±¡åŒ–(OpenCLãªã©)ã¯ã§ããªã„ 最新ã®å‘½ä»¤ã«è¿½å¾“ã—ãªã„ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„ OpenCLã¨ã©ã¡ã‚‰ã‚’é¸ã¶ã‹ã¯åŸå‘³ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šãã†ã§ã™ã€‚ OpenCLã ã¨CPUå‘ã‘ã®ã‚«ãƒªã‚«ãƒªãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã¯ã§ããªã„ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„ã®ã§ã€ã‚«ãƒªã‚«ãƒªãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã‚’ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚‹ãªã‚‰ã€libsimdppãŒè‰¯ã„ã¨
éŽåŽ»ã«é–‹ç™ºã—ãŸã€é«˜é›£æ˜“度案件ã®æŠ€è¡“æ¦‚è¦ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 自分語りã™ã¿ã¾ã›ã‚“。自己紹介ã¤ã„ã§ã§ã™ #自己紹介 å¦ç”Ÿã®é ƒãµã¨å›³æ›¸é¤¨ã«ãŠã„ã¦ã‚ã£ãŸå¤ã„ゲーム雑誌㫠「ゲームæ¥ç•Œã§ã¯æœè£…も髪も自由ã 。黒髪ã§ãƒªã‚¯ãƒ«ãƒ¼ãƒˆã‚¹ãƒ¼ãƒ„ç€ã¦ã„る人よりã€é‡‘髪ã§ãƒ©ãƒ•ãªæœè£…ã‚’ã—ã¦ã„る人ã®ã»ã†ãŒã€€ãã£ã¨ã‚¨ãƒ³ã‚¿ãƒ†ã‚¤ãƒ¡ãƒ³ãƒˆãªäººç”Ÿã‚’ãŠãã£ã¦ã‚‹ã«é•ã„ãªã„。ゲームæ¥ç•Œã§ã¯ç‹¬å‰µçš„ãªäººã¯å¤§æ“è¿Žã 〠ã¨ã„ã£ãŸãƒªã‚¯ãƒ«ãƒ¼ãƒˆè¨˜äº‹ã‚’ã¿ã¦ã€€ä¸€çž¬ã§ã‚²ãƒ¼ãƒ プãƒã‚°ãƒ©ãƒžã«æ±ºã‚ã¾ã—㟠å¦ç”Ÿæ™‚代ã¯å‹‰å¼·ã¯å‡ºæ¥ãŸã‘ã©ã€é›†å›£ç”Ÿæ´»ã‚„ 授æ¥ã‚’èžãã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ãšå¸¸ã«æŽˆæ¥ä¸èµ°ã‚Šå›žã£ã¦ã¾ã—㟠大å¦ã‚‚3ヶ月ã§æ•™å¸«ã¨å–§å˜©ã—ã¦è¾žã‚ã¦ã€€æ±äº¬ã«å‡ºã¦ フリーã§ãƒ“ジãƒã‚¹ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’ã—ã¾
Rustã§ã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ (7)ãƒã‚¤ãƒˆãƒ‹ãƒƒã‚¯ã‚½ãƒ¼ãƒˆ (SIMDã§é«˜é€ŸåŒ–) - Qiita
æ¦‚è¦ ä¸¦åˆ—åŒ–ãŒå®¹æ˜“ãªãŸã‚ã€GPGPUç‰ã§æœ‰ç”¨ã§ã‚ã‚‹ãƒã‚¤ãƒˆãƒ‹ãƒƒã‚¯ã‚½ãƒ¼ãƒˆã‚’実装ã™ã‚‹ã€‚ Wikipediaã§ã®èª¬æ˜Ž(英語) ナイーブãªå®Ÿè£… å‰ææ¡ä»¶ å‰å›žã¨åŒæ§˜ã«Rustã®ãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ§ãƒ³ã¯1.19.0ã¨ã—ã¾ã™ã€‚ fn sort<T: PartialOrd>(&self, source: &mut [T]) { let source_size = source.len(); let size = source_size.next_power_of_two(); if source_size != size { return; } let half_size = size >> 1; let mut i = 2; while i <= size { let mut j = i >> 1; while j > 0 { let ml = j - 1; // 下ä½ãƒ“ットマスク let mh = !ml; //
HotSpot JavaVM ã® SIMD 最é©åŒ–を効ã‹ã›ã‚‹æ–¹æ³• - Qiita
HotSpot JavaVM ã®ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«åŒ–å¤‰æ› æœ€è¿‘ã® HotSpot JavaVM ã¯ã‚¹ã‚«ãƒ©ãƒ¼æ¼”ç®—ã®ç¹°ã‚Šè¿”ã—処ç†ã‚’ベクトル化㗠SIMD 命令ã«å¤‰æ›ã™ã‚‹æœ€é©åŒ–ã‚’è¡Œã£ã¦ã„ã¾ã™ (SIMD ã¨ã¯ä½•ãžã‚„ã¨ã„ã†è©±ã¯å¾ŒåŠå‚ç…§)。実際ã«æœ€é©åŒ–ãŒåŠ¹ãコードã§è©¦ã—ã¦ã¿ãŸã¨ã“ã‚ 1.5～2.8 å€ç¨‹åº¦ã®é€Ÿåº¦å‘上ãŒè¦‹ã‚‰ã‚ŒãŸã®ã§ã€å¤§é‡ã®æ¼”算処ç†ã‚’行ㆠ(GPGPU ã«é ¼ã‚‰ãªã„) Java ライブラリã§ã†ã¾ã使ã†ã“ã¨ãŒå‡ºæ¥ã‚Œã°æœ‰åŠ¹ãªæœ€é©åŒ–手段ã«ãªã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。 HotSpot ã® SIMD 最é©åŒ–㯠Superword-Level Parallelism (SLP) ã«åŸºã¥ã„ã¦ã„ã¾ã™ (以é™ã“ã®æœ€é©åŒ–㯠SLP ã¨å‘¼ã³ã¾ã™)。元々ã“ã®è«–æ–‡ã¯æ™‚代をåæ˜ ã—㦠SIMD 未対応ã®ç”»åƒãƒ»éŸ³å£°å‡¦ç†ã‚’コンパイラやランタイムã®ãƒ¬ã‚¤ãƒ¤ãƒ¼ã§ SIMD を利用ã™ã‚‹å‘½ä»¤ã«å¤‰æ›ã™ã‚‹ã“ã¨ã‚’目的ã¨ã—ã¦ã„ã¾ã—ãŸãŒã€ã“れ㯠SIMD 命令
SIMDåž‹ã«ã¤ã„㦠- JS.next
æ¦‚è¦ æ–°ã—ã„プリミティブ型ã§ã‚ã‚‹SIMDåž‹åŠã³APIãŒV8ã§å®Ÿè£…ã•ã‚Œã¦ãã¦ã„る。 SIMDã¨ã¯ã€è¤‡æ•°ã®æ•°å€¤ã‚’並ã¹ã¦ï¼‘ã¤ã®å€¤ã¨ã—ãŸã‚ˆã†ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åž‹ã§ã‚る。 ã“ã‚Œã¯CPUã«ã‚ˆã£ã¦åŠ¹çŽ‡è‰¯ãサãƒãƒ¼ãƒˆã•ã‚Œã¦ã„るデータ型ã§ã‚り〠1 + 2 -> 3 ã‚’ã™ã‚‹ã‚ˆã†ã« [ 1, 2, 3, 4 ] + [ 2, 3, 4, 5 ] -> [ 3, 5, 7, 9 ] ã‚’1回ã®æ¼”ç®—ã§ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。 ã¤ã¾ã‚Šã€æ²¢å±±ã®æ•°å€¤ã‚’扱ã†å ´é¢ã§SIMD型を利用ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€ä½•å€ã‚‚ã®ãƒ‘フォーマンスå‘上ãŒæœŸå¾…ã§ãる。 （※WASMã«å…¥ã‚‹ã“ã¨ã¨ãªã‚Šã€ESã‹ã‚‰ã¯ä¸€æ—¦å–り除ã‹ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚） 実装ã•ã‚Œã‚‹åž‹ float32x4 32bit浮動å°æ•°ç‚¹åž‹ã‚’4ã¤ä¸¦ã¹ãŸ128bitã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åž‹ float32ã¯JSã®é€šå¸¸ã®numberã§ã‚ã‚‹ã¨ã“ã‚ã®float64より精度ãŒä½Žã„ int32x4 32bit符å·ä»˜ãæ•´æ•°åž‹ã‚’4ã¤ä¸¦ã¹ãŸ128bitã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿
Writing x86 SIMD using x86inc.asm | Ronald S. Bultje
In multimedia, we often write vector assembly (SIMD) implementations of computationally expensive functions to make our software faster. At a high level, there are three basic approaches to write assembly optimizations (for any architecture): intrinsics; inline assembly; hand-written assembly. Inline assembly is typically disliked because of its poor readability and portability. Intrinsics hide co
Emscriptenã‹ã‚‰SSEã¨ã‹pthreadを使ã£ã¦çˆ†é€Ÿã«ã™ã‚‹
Webã§ã¨ã«ã‹ã高速ã«è¨ˆç®—ã—ãŸã„ ã‚„ã¾ã ã§ã™ã€‚Webã§ã¨ã«ã‹ã高速ãªè¨ˆç®—ã‚’è¡Œã†ãŸã‚ã«äººç”Ÿã®ä½•ï¼…ã‹ã‚’使ã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ å‰å›žã¯JavaScriptã‹ã‚‰ç›´æŽ¥SIMD.jsを呼ã³ã¾ã—ãŸãŒä»Šå›žã¯Emscriptenを使用ã—ã€C言語ã‹ã‚‰SIMD命令を呼ã³å‡ºã—ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ é¡Œæã¨ã—ã¦ã¯å®šç•ªã§ã™ãŒãƒžãƒ³ãƒ‡ãƒ«ãƒ–ãƒé›†åˆã‚’使用ã—ã¾ã™ã€‚ マンデルブãƒé›†åˆã¯ä»¥ä¸‹ã®æ¼¸åŒ–å¼ã§è¨ˆç®—ãŒå¯èƒ½ã§ã—ã°ã—ã°ä¸¦åˆ—演算ã®èª²é¡Œã¨ã—ã¦ã¨ã‚Šã‚ã’られã¾ã™ã€‚ z ã¯è¤‡ç´ æ•°ãªã®ã§å®Ÿéƒ¨ã¨è™šéƒ¨ã‚’XYå¹³é¢ã«è¡¨ã™ã¨ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ Emscriptenを使ㆠ今回ã¯Webã§ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§C言語ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’JavaScriptコードã«ã‚³ãƒ³ãƒ‘イルã™ã‚‹Emscriptenを使用ã—ã¾ã™ã€‚ Emscriptenを使用ã™ã‚‹ã¨asm.jsを利用ã—ãŸæœ€é©åŒ–ã‚’ã‹ã‘ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã‚‹ãŸã‚å˜ç´”ã«JavaScriptã§å®Ÿè£…ã—ãŸæ™‚よりも高速ã«ãªã‚‹ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ Emscriptenã§ã¯
emscripten 㧠SIMD.js を使ㆠ- Qiita
コンパイル時ã¨ãƒªãƒ³ã‚¯æ™‚ã« emcc -s SIMD ã™ã‚‹ã€‚ SIMD.js ãŒä½¿ã‚れるケースã¯3種類ã‚る。 clang デフォルト㮠LLVM autovectorization ãŒåƒã„ã¦è‡ªå‹•çš„ã« SIMD 化ã™ã‚‹ GCC 拡張㮠SIMD Vector Extensions ã§æ˜Žç¤ºçš„ã«ä½¿ã† x86 ã® Streaming SIMD Extensions 命令を使ã†ã€‚詳細㯠大本営 ã‚’èªã‚€ã¹ã— opencv ãªã© sse サãƒãƒ¼ãƒˆã—ã¦ã„ã‚‹ã‚‚ã®ã‚’ã‚’ asm.js ã«ã™ã‚‹å ´åˆã¯ 3 ãŒä½¿ãˆãㆠSIMD.js ãŒæœ‰åŠ¹ãªãƒ–ラウザを用æ„ã™ã‚‹ -s SIMD 㧠JS 出力ã™ã‚‹ã¨ SIMD.js ã® polyfill ãŒä»˜ã„ã¦ãる。 ã“れをãã®ã¾ã¾ä½¿ã†ã¨é…ããªã‚‹ã€‚ 2017年上åŠæœŸç¾åœ¨æ¨™æº–㧠SIMD ãŒæœ‰åŠ¹ãªãƒ–ラウザã¯ãªã„。 chrome ã®å ´åˆèµ·å‹•ãƒ•ãƒ©ã‚°ã§V8ã®èµ·å‹•ãƒ•ãƒ©ã‚°ã‚’渡ã›ã°æœ‰åŠ¹ã«ãªã‚‹ã€‚ c
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SIMDã®çµ„ã¿è¾¼ã¿é–¢æ•°ã®ã“ã¨ã¯ã˜ã‚ - koturnã®æ—¥è¨˜
ã¯ã˜ã‚ã« ç¾ä»£ã®CPUã§ã¯SIMD(Single Instruction Multiple Data)命令を利用ã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる． SIMD命令ã¨ã¯ãã®åã®é€šã‚Šï¼Œã²ã¨ã¤ã®å‘½ä»¤ã§è¤‡æ•°ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’処ç†ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã‚る． Intelç³»ã®CPUã§ã¯ï¼ŒMMX/SSE/AVX/AVX-512ã¨ã„ã£ãŸSIMD命令ãŒåˆ©ç”¨å¯èƒ½ã§ã‚り，ARM CPUã§ã¯NEONã¨ã„ã†SIMD命令ãŒç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„る． å„SIMDã¨SIMD用ã®ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿ã®å¯¾å¿œé–¢ä¿‚ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ãªã‚‹ï¼Ž é …ç›® 利用å¯èƒ½ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿ MMX 64bit ã®MMレジスタ SSE 128bit ã®XMMレジスタ AVX 256bit ã®YMMレジシタ AVX-512 512bit ã®ZMMレジシタ ARM NEON 64bitã®D(Double-Word)レジスタãŠã‚ˆã³128bitã®Q(Quad-Word)レジスタ ã“れらã®ãƒ¬ã‚¸ã‚¹ã‚¿ã‚’用ã„ã¦ï¼Œä¾‹ãˆã°4ã¤ã®int型を一
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
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GitHub - minio/md5-simd: Accelerate aggregated MD5 hashing performance up to 8x for AVX512 and 4x for AVX2. Useful for server applications that need to compute many MD5 sums in parallel.
GitHub - kaityo256/sevendayshpc: 一週間ã§ãªã‚Œã‚‹ï¼ã‚¹ãƒ‘コンプãƒã‚°ãƒ©ãƒž
高速化ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã¨ãã®é–¢é€£æŠ€è¡“ï¼’
GitHub - AdamNiederer/faster: SIMD for humans
SIMD / GPU Friendly Branchless Binary Search
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