Parallel for と OMP SIMD: それぞれいつ使うべきでしょうか? 質問する

簡単な答え:

OpenMPは複数のコアで複数のスレッドを利用するためだけに使用されていました。この新しいsimd拡張機能により、明示的にSIMD命令Intel の AVX/SSE や ARM の NEON などの最新の CPU 上で動作します。

(SIMD 命令は設計上、単一のスレッドと単一のコアで実行されることに注意してください。ただし、SIMD の意味は GPGPU ではかなり拡張される可能性があります。ただし、OpenMP 4.0 では GPGPU を考慮する必要はないと思います。)

したがって、SIMD 命令を理解すれば、この新しい構造を使用できます。

現代のCPUには、大まかに言って3種類の並列処理があります。(1)命令レベルの並列処理(ILP)、(2)スレッドレベルの並列処理(TLP)、(3)SIMD命令(これはベクターレベルとも言えます)です。

ILP は、アウトオブオーダー CPU またはコンパイラによって自動的に実行されます。TLP は、OpenMPparallel forやその他のスレッド ライブラリを使用して利用できます。では、SIMD はどうでしょうか。組み込み関数は、SIMD を使用する方法の 1 つでした (コンパイラの自動ベクトル化も同様です)。OpenMP は、simdSIMD を使用する新しい方法です。

非常に簡単な例を見てみましょう。

for (int i = 0; i < N; ++i)
  A[i] = B[i] + C[i];

for (int i = 0; i < N/8; ++i)
  VECTOR_ADD(A + i, B + i, C + i);