- Fournit un tri haute performance basé sur le SIMD sous forme de fichier d’en-tête C++ open source (en utilisant une implémentation de quicksort AVX-512)
- Appliqué à Numpy, avec un gain de vitesse d’environ 10 à 17 fois
- Fin de l’année dernière, Intel a publié
x86-simd-sort sur GitHub pour permettre son utilisation
- Sur Intel Tiger Lake, les entiers 16 bits sont 17 fois plus rapides et les flottants 64 bits 10 fois plus rapides
- Il est regrettable que les derniers processeurs Intel Core destinés aux clients ne proposent pas l’AVX-512
- Les processeurs serveur AMD Zen4 (Ryzen 7000) et EPYC de 4e génération prennent en charge l’AVX-512
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