Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Nous utilisons des cookies dans le but suivant :
Assurer le bon fonctionnement du site web, améliorer la sécurité et prévenir la fraude
Avoir un aperçu de l'utilisation du site web, afin d'améliorer son contenu et ses fonctionnalités
Pouvoir vous montrer les publicités les plus pertinentes sur des plateformes externes
Gestion des cookies
Club utilise des cookies et des technologies similaires pour faire fonctionner correctement le site web et vous fournir une meilleure expérience de navigation.
Ci-dessous vous pouvez choisir quels cookies vous souhaitez modifier :
Cookies techniques et fonctionnels
Ces cookies sont indispensables au bon fonctionnement du site internet et vous permettent par exemple de vous connecter. Vous ne pouvez pas désactiver ces cookies.
Cookies analytiques
Ces cookies collectent des informations anonymes sur l'utilisation de notre site web. De cette façon, nous pouvons mieux adapter le site web aux besoins des utilisateurs.
Cookies marketing
Ces cookies partagent votre comportement sur notre site web avec des parties externes, afin que vous puissiez voir des publicités plus pertinentes de Club sur des plateformes externes.
Une erreur est survenue, veuillez réessayer plus tard.
Il y a trop d’articles dans votre panier
Vous pouvez encoder maximum 250 articles dans votre panier en une fois. Supprimez certains articles de votre panier ou divisez votre commande en plusieurs commandes.
Having hit power limitations to even more aggressive out-of-order execution in processor cores, many architects in the past decade have turned to single-instruction-multiple-data (SIMD) execution to increase single-threaded performance. SIMD execution, or having a single instruction drive execution of an identical operation on multiple data items, was already well established as a technique to efficiently exploit data parallelism. Furthermore, support for it was already included in many commodity processors. However, in the past decade, SIMD execution has seen a dramatic increase in the set of applications using it, which has motivated big improvements in hardware support in mainstream microprocessors. The easiest way to provide a big performance boost to SIMD hardware is to make it wider-i.e., increase the number of data items hardware operates on simultaneously. Indeed, microprocessor vendors have done this. However, as we exploit more data parallelism in applications, certain challenges can negatively impact performance. In particular, conditional execution, non-contiguous memory accesses, and the presence of some dependences across data items are key roadblocks to achieving peak performance with SIMD execution. This book first describes data parallelism, and why it is so common in popular applications. We then describe SIMD execution, and explain where its performance and energy benefits come from compared to other techniques to exploit parallelism. Finally, we describe SIMD hardware support in current commodity microprocessors. This includes both expected design tradeoffs, as well as unexpected ones, as we work to overcome challenges encountered when trying to map real software to SIMD execution.