Опубликован: 19.10.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 299 / 65 | Длительность: 05:51:00
Лекция 3:

Расширенная индексная нотация

< Лекция 2 || Лекция 3: 12 || Лекция 4 >

Операции сбора/распределения данных

В качестве индекса массива можно использовать сечение массива. Элементы сечения в этом случае определят множество значений индекса.

Примеры:

a[b[0:s]] = c[:]    // a[b[0]]=c[0],a[b[1]]=c[1],… 
c[0:s] = a[b[:]]    // c[0]=a[b[0]],c[1]=a[b[1]],…
    

Компилятор при использовании таких конструкций генерирует машинный код операций сбора и распределения данных для соответствующей целевой архитектуры.

Пример использования операций распределения/сбора данных:

void fnc1(float *dest, float *src, unsigned int *ind_dest, unsigned int *ind_src, int len) {
   dest[ind_dest[0:len]] = src[ind_src[0:len]];
}

#include <iostream>
void foo(float *dest, float *src, unsigned int *ind_dest, unsigned int *ind_src, int len);

int main() {
   float x[5] = {1., 2., 3., 4., 5.};
   float y[5] = {0., 0., 0., 0., 0.};
   unsigned int y_ind[5] = {4,3,2,1,0};
   unsigned int x_ind[5] = {1, 3, 0, 2, 4};
   std::cout << "x: " << x[:] << " ";
   std::cout << std::endl << std::endl;
   std::cout << "y: " << y[:] << " ";
   std::cout << std::endl << std::endl;
   fnc1(y, x, y_ind, x_ind, 5);
   std::cout << "y: " << y[:] << " ";
   std::cout << std::endl << std::endl;
   return(0);
}
    

Операции линейного/циклического сдвига

Поддерживаются операции линейного и циклического ("ротация") сдвига.

Примеры:

b[:] = __sec_shift(a[:], shift_val, fill_value);
b[:] = __sec_rotate(a[:], shift_val);
    

Параметр shift_val определяет величину сдвига, а fill_value - значение, которым заполняются "освободившиеся" позиции массива a.

О многомерных массивах

Для работы с сечениями многомерных массивов компилятору необходимо "знать" форму массива.

В C/C++ есть следующие способы описания формы массива:

  • массив фиксированного размера:
    float a[100][50];
  • динамический массив:
    typedef int (*a2d)[10];    // указатель на вектор a2d *p;
    p = (a2d) malloc(sizeof(int)*rows*10);
    p[5][:] = 42;      // задать элементы 5-й строки
    p[0:rows][:] = 42;    // задать все элементы массива
    p[:][:] = 42;      // ошибка (размер строки должен быть задан явно)
            

Массивы как аргументы

Сечение массива можно использовать в качестве аргумента функции. Фактические и формальные аргументы должны быть согласованы.

Пример:

void saxpy_vec(int m, float a, float restrict x[m], float restrict y[m]) 
{
  y[:] += a * x[:];
}

cilk_for(int i = 0; i < n; i += 256)  
  saxpy_vec(112, 1.7, &x[i],&y[i]);
    

Примеры

Модификация подматрицы размером m \times n, начиная с элемента (i, j):

vx[i:m][j:n] += a*(U[i:m][j+1:n]-U[i:m][j:n]);
    

Использование элементной функции:

theta[0:n] = atan2(y[0:n],1.0);
    

Сбор/распределение данных:

w[0:n] = x[i[0:n]];
y[i[0:n]] = z[0:n];
    

Использование сечения массива в условном операторе (выполняются обе ветви):

if(a[0:n] < b[0:n]) 
  c[0:n] += 1;
else
  c[0:n] -= 1;
    

Умножение полиномов

Умножение полиномов c = a \cdot b:

\begin{tabular}{rrrrrrrrr|r}
       &&&& x^2 &+& 2x &+& 3 &$\mathbf{b}$\\
       &&&& x^2 &+& 4x &+& 5 &$\mathbf{a}$\\
       \hline
       &&&& 5x^2 &+& 10x &+& 15 &\\
       && 4x^3 &+& 8x^2 &+& 12x &&&\\
       x^4 &+& 2x^3 &+& 3x^2 &&&&&\\
       \hline
       x^4 &+& 6x^3 &+& 16x^2 &+& 22x &+& 15 &$\mathbf{c}$\\
       \end{tabular}

Хранение коэффициентов:


Векторная реализация (сложность \Theta (n^2)):

void simple_mul( T c[], const T a[], const T b[], size_t n ) {
  c[0:2*n-1] = 0;
  for (size_t i=0; i<n; ++i) 
    c[i:n] += a[i]*b[0:n];
}
      

Алгоритм Карацубы

Алгоритм Карацубы (сложность \Theta (n^1^.^5)) – оптимален для n = 32 – 1024

K = x^\lfloor^n^/^2^\rfloor

a = a_1K + a_0

b = b_1K + b_0

Вычислить:

t_0 = a_0\cdot b_0

t_1 = (a_0 + a_1)\cdot(b_0 + b_1)

t_2 = a_1\cdot b_1

Тогда:

a\cdot b \equiv t_2K^2 + (t_1-t_0-t_2)K + t_0

Реализация с помощью сечений:

void karatsuba( T c[], const T a[], const T b[], size_t n ) {
 if( n<=CutOff ) {
    simple_mul( c, a, b, n );
 } else { 
    size_t m = n/2;
    karatsuba( c, a, b, m );      // t0 = a0 x b0
    karatsuba( c+2*m, a+m, b+m, n-m );    // t2 = a1 x b1
    temp_space<T> s(4*(n-m));
    T *a_=s.data(), *b_=a_+(n-m), *t=b_+(n-m); 
    a_[0:m] = a[0:m]+a[m:m];      // a_ = (a0+a1)
    b_[0:m] = b[0:m]+b[m:m];      // b_ = (b0+b1)
    karatsuba( t, a_, b_, n-m );    // t1 = (a0+a1) x (b0+b1)
    t[0:2*m-1] -= c[0:2*m-1] + c[2*m:2*m-1];  // t = t1-t0-t2
    c[2*m-1] = 0;
    c[m:2*m-1] += t[0:2*m-1];      // c = t2K2+(t1-t0-t2)K+t0
 }
}
      

Схема распараллеливания:


< Лекция 2 || Лекция 3: 12 || Лекция 4 >