并行处理 – 是否可以结合人造丝和更快？

2019年7月28日 264次阅读

Rayon看起来很适合集合的算法并行化,而
Faster非常适用于x86平台上的矢量化(SIMD),用于像Vec< f32>这样的集合.我试图将它们组合在一起,迭代器似乎并不喜欢彼此.有没有办法将这两个库用于可以从矢量化和并行化中受益的算法？像这个来自更快的例子：

let lots_of_3s = (&[-123.456f32; 128][..]).iter()
    .map(|v| {
        9.0 * v.abs().sqrt().sqrt().recip().ceil().sqrt() - 4.0 - 2.0
    })
    .collect::<Vec<f32>>();

最佳答案 您可以使用Rayon的
par_chunks并使用Faster处理每个块.

let lots_of_3s = (&[-123.456f32; 1000000][..])
    .par_chunks(128)
    .flat_map(|chunk| {
        chunk
            .simd_iter(f32s(0.0))
            .simd_map(|v| {
                f32s(9.0) * v.abs().sqrt().rsqrt().ceil().sqrt() - f32s(4.0) - f32s(2.0)
            })
            .scalar_collect()
    })
    .collect::<Vec<f32>>();
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