Как оптимизировать производительность вычислений с использованием принципов векторизации в математике?

Оптимизировать производительность вычислений с использованием принципов векторизации в математике можно, например, с помощью следующих подходов:

• Локализация и вынос на этап подготовки вычислений. cyberleninka.ru Вычисления, одинаковые для всех итераций проведения расчётов, включая матричные операции, можно перенести на этот этап. cyberleninka.ru
• Организация основных функций в виде плоских циклов, а структур данных — в виде наборов массивов. cyberleninka.ru
• Применение оптимизации расщепления по условию к гнездам циклов. cyberleninka.ru Это позволяет уменьшить степень разветвлённости управления внутри тела цикла и позволяет компилятору автоматически применять векторизацию кода. cyberleninka.ru
• Использование SIMD-расширений. www.ntc-raduga.ru Они позволяют обрабатывать несколько элементов за одну инструкцию. www.ntc-raduga.ru Некоторые распространённые SIMD-расширения: SSE, AVX и AVX-512. www.ntc-raduga.ru
• Использование готовых библиотек с векторизованными функциями. hpc-education.unn.ru

Векторизация позволяет работать со множеством данных как с единой вычислительной структурой, что делает запись вычислительного алгоритма компактной и повышает эффективность вычислений. ntv.ifmo.ru

Однако для каждого конкретного случая улучшение скорости вычислений может варьироваться из-за различных факторов, таких как сложность векторизованного представления задачи, невозможность применения полностью векторизованного решения и другие. www.ntc-raduga.ru