面向GPT程序优化小记(SAXPY为例) |
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面向GPT程序优化小记(SAXPY为例)
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！：本文大部分内容及代码由Ai生成，我只做了校对、验证和测试工作，其中文章主体由new bing撰写功能生成，程序部分由聊天部分生成。 最近，GPT大模型现在很火热，作为一个爱折腾的人，我第一时间就使用了。下面我将记录我使用new Bing优化saxpy算子（用C语言实现）的过程。 什么是saxpy算子？saxpy算子是一个简单的向量运算，它表示为 y=a \times x+y ，其中a是一个标量，x和y是两个长度相同的向量。这个算子在科学计算和机器学习中经常出现，因此对它进行性能优化很有意义。 什么是new Bing？new Bing是微软推出的新一代搜索引擎，它基于GPT-4多模态大模型 ，可以提供更智能、更快速、更全面的搜索服务。除了传统的网页、图片、视频等搜索结果外，new Bing还可以根据用户输入生成代码、文本、图像等内容。 如何使用new Bing优化saxpy算子？实现基本算子程序要使用new Bing实现saxpy算子，只需要在搜索框中输入以下内容： 如何用C语言实现saxpy算法 然后点击搜索按钮，就可以生成如下程序： void saxpy(int n, float a, float * restrict x, float * restrict y) { for (int i = 0; i 多线程编程使用多线程优化saxpy算子，只需要输入以下内容： 在上面程序基础上使用多线程编程(openmp)进行优化生成如下程序： #include #include void saxpy_avx512_omp(int n, float a, float * restrict x, float * restrict y) { __m512 va = _mm512_set1_ps(a); #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < n; i += 16) { __m512 vx = _mm512_loadu_ps(&x[i]); __m512 vy = _mm512_loadu_ps(&y[i]); vy = _mm512_fmadd_ps(va, vx, vy); _mm512_storeu_ps(&y[i], vy); } }优化结果：  缓存优化技术接着输入： 在上面程序基础上使用缓存优化技术进行优化生成如下程序： //根据网络搜索结果，使用缓存优化技术进行优化的一个可能的方法是使用预取指令来提前加载数据到缓存中1。例如： #include #include void saxpy_avx512_omp_prefetch(int n, float a, float * restrict x, float * restrict y) { __m512 va = _mm512_set1_ps(a); #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < n; i += 16) { _mm_prefetch(&x[i+16], _MM_HINT_T0); // prefetch next iteration data _mm_prefetch(&y[i+16], _MM_HINT_T0); __m512 vx = _mm512_loadu_ps(&x[i]); __m512 vy = _mm512_loadu_ps(&y[i]); vy = _mm512_fmadd_ps(va, vx, vy); _mm512_storeu_ps(&y[i], vy); } }优化结果：  从结果中我们可以看到，new Bing生成的代码比原始代码快了很多！这说明new Bing对saxpy算子进行了有效的性能优化。 总结通过这次尝试，我深刻体验到了GPT-4多模态大模型和new Bing搜索引擎带来的惊喜和便利。不仅可以快速获取所需信息和内容，还可以得到智能建议和指导。 |
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