小智 9
请参阅Agner Fog的矢量类,他已经实现了一个快速算法,使用SSE/AVX对8位,16位和32位字进行整数除法(但不是64位) http://www.agner.org/优化/#vectorclass
在文件vectori128.h中查找代码和algoirthm的描述作为他精心编写的手册VectorClass.pdf
这是一个描述该算法的片段.
"整数除法x86指令集及其扩展中没有对整数向量除法有用的指令,如果它们存在,这些指令会非常慢.因此,向量类库使用算法进行快速整数除法.该算法的基本原理可用下式表示:a /b≈a*(2n/b)>> n该计算通过以下步骤:1.找到n的合适值2.计算2n/b 3.计算舍入误差的必要修正4.执行乘法和右移并对舍入误差应用修正
如果多个数除以相同的除数b,则该公式是有利的.步骤1,2和3仅需要进行一次,而对于被除数a的每个值重复步骤4.数学细节在文件vectori128.h中描述.(另见T. Granlund和PL Montgomery:使用乘法的不变整数除法,SIGPLAN的会议记录."......
编辑:靠近文件的末尾vectori128.h显示了如何使用标量变量进行短分割 "计算用于快速除法的参数比进行除法需要更多的时间.因此,使用相同的除数是有利的对象多次.例如,将80个无符号短整数除以10:
short x = 10;
uint16_t dividends[80], quotients[80]; // numbers to work with
Divisor_us div10(x); // make divisor object for dividing by 10
Vec8us temp; // temporary vector
for (int i = 0; i < 80; i += 8) { // loop for 4 elements per iteration
temp.load(dividends+i); // load 4 elements
temp /= div10; // divide each element by 10
temp.store(quotients+i); // store 4 elements
}
"
编辑:整数除以一个短的向量
#include <stdio.h>
#include "vectorclass.h"
int main() {
short numa[] = {10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80};
short dena[] = {10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80};
Vec8s num = Vec8s().load(numa);
Vec8s den = Vec8s().load(dena);
Vec4f num_low = to_float(extend_low(num));
Vec4f num_high = to_float(extend_high(num));
Vec4f den_low = to_float(extend_low(den));
Vec4f den_high = to_float(extend_high(den));
Vec4f qf_low = num_low/den_low;
Vec4f qf_high = num_high/den_high;
Vec4i q_low = truncate_to_int(qf_low);
Vec4i q_high = truncate_to_int(qf_high);
Vec8s q = compress(q_low, q_high);
for(int i=0; i<8; i++) {
printf("%d ", q[i]);
} printf("\n");
}
如果使用单个除数进行除法，则Agner Fog的（http://www.agner.org/optimize/#vectorclass）方法效果很好。此外，如果在编译时知道除数，或者在运行时不经常更改除数，则此方法还有其他好处。
但是，当对__m128i元素执行SIMD除法时，除数和除数在编译时均无可用信息时，我们别无选择，只能转换为float并执行计算。另一方面，使用_mm_div_ps不会为我们提供惊人的速度改进，因为该指令在大多数微体系结构上具有11到14个周期的可变延迟，如果考虑使用Knights Landing，有时可以上升到38个周期。最重要的是，该指令尚未完全流水线化，并且根据微体系结构的互通吞吐量为3-6个周期。
但是，我们可以避免_mm_div_ps使用它_mm_rcp_ss来代替。
不幸的__m128 _mm_rcp_ss (__m128 a)是，之所以快是因为它提供了近似值。即（摘自《英特尔技术指南》）：
计算a中的较低单精度（32位）浮点元素的近似倒数，将结果存储在dst的较低元素中，并将高3个压缩元素从a复制到dst的较高元素。该近似值的最大相对误差小于1.5 * 2 ^ -12。
因此，要从中受益_mm_rcp_ss，我们需要补偿由于近似引起的损失。有一个在这个方向做了伟大的工作，在获得由尼尔斯·默勒和TorbjörnGranlund公司不变的整数改进分工：
由于当前处理器中缺乏有效的除法指令，除法使用除数倒数的预先计算的单字近似值进行乘法运算，然后执行几个调整步骤。
要计算16位有符号整数除法，我们只需要一个调整步骤，就可以相应地建立我们的解决方案。
static inline __m128i _mm_div_epi16(const __m128i &a_epi16, const __m128i &b_epi16) {
//
// Setup the constants.
//
const __m128 two = _mm_set1_ps(2.00000051757f);
const __m128i lo_mask = _mm_set1_epi32(0xFFFF);
//
// Convert to two 32-bit integers
//
const __m128i a_hi_epi32 = _mm_srai_epi32(a_epi16, 16);
const __m128i a_lo_epi32_shift = _mm_slli_epi32(a_epi16, 16);
const __m128i a_lo_epi32 = _mm_srai_epi32(a_lo_epi32_shift, 16);
const __m128i b_hi_epi32 = _mm_srai_epi32(b_epi16, 16);
const __m128i b_lo_epi32_shift = _mm_slli_epi32(b_epi16, 16);
const __m128i b_lo_epi32 = _mm_srai_epi32(b_lo_epi32_shift, 16);
//
// Convert to 32-bit floats
//
const __m128 a_hi = _mm_cvtepi32_ps(a_hi_epi32);
const __m128 a_lo = _mm_cvtepi32_ps(a_lo_epi32);
const __m128 b_hi = _mm_cvtepi32_ps(b_hi_epi32);
const __m128 b_lo = _mm_cvtepi32_ps(b_lo_epi32);
//
// Calculate the reciprocal
//
const __m128 b_hi_rcp = _mm_rcp_ps(b_hi);
const __m128 b_lo_rcp = _mm_rcp_ps(b_lo);
//
// Calculate the inverse
//
#ifdef __FMA__
const __m128 b_hi_inv_1 = _mm_fnmadd_ps(b_hi_rcp, b_hi, two);
const __m128 b_lo_inv_1 = _mm_fnmadd_ps(b_lo_rcp, b_lo, two);
#else
const __m128 b_mul_hi = _mm_mul_ps(b_hi_rcp, b_hi);
const __m128 b_mul_lo = _mm_mul_ps(b_lo_rcp, b_lo);
const __m128 b_hi_inv_1 = _mm_sub_ps(two, b_mul_hi);
const __m128 b_lo_inv_1 = _mm_sub_ps(two, b_mul_lo);
#endif
//
// Compensate for the loss
//
const __m128 b_hi_rcp_1 = _mm_mul_ps(b_hi_rcp, b_hi_inv_1);
const __m128 b_lo_rcp_1 = _mm_mul_ps(b_lo_rcp, b_lo_inv_1);
//
// Perform the division by multiplication
//
const __m128 hi = _mm_mul_ps(a_hi, b_hi_rcp_1);
const __m128 lo = _mm_mul_ps(a_lo, b_lo_rcp_1);
//
// Convert back to integers
//
const __m128i hi_epi32 = _mm_cvttps_epi32(hi);
const __m128i lo_epi32 = _mm_cvttps_epi32(lo);
//
// Zero-out the unnecessary parts
//
const __m128i hi_epi32_shift = _mm_slli_epi32(hi_epi32, 16);
#ifdef __SSE4_1__
//
// Blend the bits, and return
//
return _mm_blend_epi16(lo_epi32, hi_epi32_shift, 0xAA);
#else
//
// Blend the bits, and return
//
const __m128i lo_epi32_mask = _mm_and_si128(lo_epi32, const_mm_div_epi16_lo_mask);
return _mm_or_si128(hi_epi32_shift, lo_epi32_mask);
#endif
}
此解决方案只能使用，SSE2并且会在可能的FMA情况下使用。但是，使用素数除法可能与使用近似法一样快（甚至更快）。
在存在AVX该解决方案的情况下，由于可以使用一个AVX寄存器同时处理高和低部分，因此可以改进该解决方案。
验证方式
由于我们仅处理16位，因此可以使用蛮力测试在几秒钟内轻松验证解决方案的正确性：
void print_epi16(__m128i a)
{
int i; int16_t tmp[8];
_mm_storeu_si128( (__m128i*) tmp, a);
for (i = 0; i < 8; i += 1) {
printf("%8d ", (int) tmp[i]);
}
printf("\n");
}
bool run_mm_div_epi16(const int16_t *a, const int16_t *b)
{
const size_t n = 8;
int16_t result_expected[n];
int16_t result_obtained[n];
//
// Derive the expected result
//
for (size_t i = 0; i < n; i += 1) {
result_expected[i] = a[i] / b[i];
}
//
// Now perform the computation
//
const __m128i va = _mm_loadu_si128((__m128i *) a);
const __m128i vb = _mm_loadu_si128((__m128i *) b);
const __m128i vr = _mm_div_epi16(va, vb);
_mm_storeu_si128((__m128i *) result_obtained, vr);
//
// Check for array equality
//
bool eq = std::equal(result_obtained, result_obtained + n, result_expected);
if (!eq) {
cout << "Testing of _mm_div_epi16 failed" << endl << endl;
cout << "a: ";
print_epi16(va);
cout << "b: ";
print_epi16(vb);
cout << endl;
cout << "results_obtained: ";
print_epi16(vr);
cout << "results_expected: ";
print_epi16(_mm_loadu_si128((__m128i *) result_expected));
cout << endl;
}
return eq;
}
void test_mm_div_epi16()
{
const int n = 8;
bool correct = true;
//
// Brute-force testing
//
int16_t a[n];
int16_t b[n];
for (int32_t i = INT16_MIN; correct && i <= INT16_MAX; i += n) {
for (int32_t j = 0; j < n; j += 1) {
a[j] = (int16_t) (i + j);
}
for (int32_t j = INT16_MIN; correct && j < 0; j += 1) {
const __m128i jv = _mm_set1_epi16((int16_t) j);
_mm_storeu_si128((__m128i *) b, jv);
correct = correct && run_mm_div_epi16(a, b);
}
for (int32_t j = 1; correct && j <= INT16_MAX; j += 1) {
const __m128i jv = _mm_set1_epi16((int16_t) j);
_mm_storeu_si128((__m128i *) b, jv);
correct = correct && run_mm_div_epi16(a, b);
}
}
if (correct) {
cout << "Done!" << endl;
} else {
cout << "_mm_div_epi16 can not be validated" << endl;
}
}
有了上述解决方案，AVX2实现就很简单了：
static inline __m256i _mm256_div_epi16(const __m256i &a_epi16, const __m256i &b_epi16) {
//
// Setup the constants.
//
const __m256 two = _mm256_set1_ps(2.00000051757f);
//
// Convert to two 32-bit integers
//
const __m256i a_hi_epi32 = _mm256_srai_epi32(a_epi16, 16);
const __m256i a_lo_epi32_shift = _mm256_slli_epi32(a_epi16, 16);
const __m256i a_lo_epi32 = _mm256_srai_epi32(a_lo_epi32_shift, 16);
const __m256i b_hi_epi32 = _mm256_srai_epi32(b_epi16, 16);
const __m256i b_lo_epi32_shift = _mm256_slli_epi32(b_epi16, 16);
const __m256i b_lo_epi32 = _mm256_srai_epi32(b_lo_epi32_shift, 16);
//
// Convert to 32-bit floats
//
const __m256 a_hi = _mm256_cvtepi32_ps(a_hi_epi32);
const __m256 a_lo = _mm256_cvtepi32_ps(a_lo_epi32);
const __m256 b_hi = _mm256_cvtepi32_ps(b_hi_epi32);
const __m256 b_lo = _mm256_cvtepi32_ps(b_lo_epi32);
//
// Calculate the reciprocal
//
const __m256 b_hi_rcp = _mm256_rcp_ps(b_hi);
const __m256 b_lo_rcp = _mm256_rcp_ps(b_lo);
//
// Calculate the inverse
//
const __m256 b_hi_inv_1 = _mm256_fnmadd_ps(b_hi_rcp, b_hi, two);
const __m256 b_lo_inv_1 = _mm256_fnmadd_ps(b_lo_rcp, b_lo, two);
//
// Compensate for the loss
//
const __m256 b_hi_rcp_1 = _mm256_mul_ps(b_hi_rcp, b_hi_inv_1);
const __m256 b_lo_rcp_1 = _mm256_mul_ps(b_lo_rcp, b_lo_inv_1);
//
// Perform the division by multiplication
//
const __m256 hi = _mm256_mul_ps(a_hi, b_hi_rcp_1);
const __m256 lo = _mm256_mul_ps(a_lo, b_lo_rcp_1);
//
// Convert back to integers
//
const __m256i hi_epi32 = _mm256_cvttps_epi32(hi);
const __m256i lo_epi32 = _mm256_cvttps_epi32(lo);
//
// Blend the low and the high-parts
//
const __m256i hi_epi32_shift = _mm256_slli_epi32(hi_epi32, 16);
return _mm256_blend_epi16(lo_epi32, hi_epi32_shift, 0xAA);
}
我们可以使用上述相同的方法来执行代码验证。
我们可以使用每个周期的测量触发器（F / C）来评估性能。在这种情况下，我们希望查看每个周期可以执行多少个除法。为此目的，我们定义两个矢量a和b，并执行逐点师。双方a并b已填充用随机数据xorshift32，与初始化uint32_t state = 3853970173;
我RDTSC用来测量周期，使用暖缓存执行15次重复，并使用中位数作为结果。为了避免频率缩放和资源共享对测量的影响，Turbo Boost和超线程被禁用。为了运行代码，我使用Intel Xeon CPU E3-1285L v33.10GHz Haswell，具有32GB的RAM和25.6 GB / s的主内存带宽，运行Debian GNU / Linux 8（jessie）kernel 3.16.43-2+deb8u3。gcc使用的是4.9.2-10。结果如下：
纯SSE2实施
我们将普通除法与上面提出的算法进行比较：
===============================================================
= Compiler & System info
===============================================================
Current CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1285L v3 @ 3.10GHz
CXX Compiler ID : GNU
CXX Compiler Path : /usr/bin/c++
CXX Compiler Version : 4.9.2
CXX Compiler Flags : -O3 -std=c++11 -msse2 -mno-fma
--------------------------------------------------------------------------------
| Size | Division F/C | Division B/W | Approx. F/C | Approximation B/W |
--------------------------------------------------------------------------------
| 128 | 0.5714286 | 26911.45 MB/s | 0.5019608 | 23634.21 MB/s |
| 256 | 0.5714286 | 26909.17 MB/s | 0.5039370 | 23745.44 MB/s |
| 512 | 0.5707915 | 26928.14 MB/s | 0.5039370 | 23763.79 MB/s |
| 1024 | 0.5707915 | 26936.33 MB/s | 0.5039370 | 23776.85 MB/s |
| 2048 | 0.5709507 | 26938.51 MB/s | 0.5039370 | 23780.25 MB/s |
| 4096 | 0.5708711 | 26940.56 MB/s | 0.5039990 | 23782.65 MB/s |
| 8192 | 0.5708711 | 26940.16 MB/s | 0.5039370 | 23781.85 MB/s |
| 16384 | 0.5704735 | 26921.76 MB/s | 0.4954040 | 23379.24 MB/s |
| 32768 | 0.5704537 | 26921.26 MB/s | 0.4954639 | 23382.13 MB/s |
| 65536 | 0.5703147 | 26914.53 MB/s | 0.4943539 | 23330.13 MB/s |
| 131072 | 0.5691680 | 26860.21 MB/s | 0.4929539 | 23264.40 MB/s |
| 262144 | 0.5690618 | 26855.60 MB/s | 0.4929187 | 23262.22 MB/s |
| 524288 | 0.5691378 | 26858.75 MB/s | 0.4929488 | 23263.56 MB/s |
| 1048576 | 0.5677474 | 26794.14 MB/s | 0.4918968 | 23214.34 MB/s |
| 2097152 | 0.5371243 | 25348.39 MB/s | 0.4700511 | 22183.07 MB/s |
| 4194304 | 0.5128146 | 24200.82 MB/s | 0.4529809 | 21377.28 MB/s |
| 8388608 | 0.5036971 | 23770.36 MB/s | 0.4438345 | 20945.84 MB/s |
| 16777216 | 0.5005390 | 23621.14 MB/s | 0.4409909 | 20811.32 MB/s |
| 33554432 | 0.4992792 | 23561.90 MB/s | 0.4399777 | 20763.49 MB/s |
--------------------------------------------------------------------------------
我们可以观察到普通除法将比建议的近似步骤快一点。在这种情况下，我们可以得出结论SSE2，在Haswell微体系结构上，使用近似将不是最佳选择。
但是，如果我们在较旧的Sandy Bridge计算机（如Intel®Xeon®CPU X5680 @ 3.33GHz）上运行相同的结果，我们已经可以看到这种近似的好处：
===============================================================
= Compiler & System info
===============================================================
Current CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU X5680 @ 3.33GHz
CXX Compiler ID : GNU
CXX Compiler Path : /usr/bin/c++
CXX Compiler Version : 4.8.5
CXX Compiler Flags : -O3 -std=c++11 -msse2 -mno-fma
--------------------------------------------------------------------------------
| Size | Division F/C | Division B/W | Approx. F/C | Approximation B/W |
--------------------------------------------------------------------------------
| 128 | 0.2857143 | 14511.41 MB/s | 0.3720930 | 18899.89 MB/s |
| 256 | 0.2853958 | 14512.51 MB/s | 0.3715530 | 18898.91 MB/s |
| 512 | 0.2853958 | 14510.53 MB/s | 0.3715530 | 18896.44 MB/s |
| 1024 | 0.2853162 | 14511.81 MB/s | 0.3700759 | 18824.00 MB/s |
| 2048 | 0.2853162 | 14511.04 MB/s | 0.3708130 | 18860.31 MB/s |
| 4096 | 0.2852964 | 14511.16 MB/s | 0.3711826 | 18879.27 MB/s |
| 8192 | 0.2852666 | 14510.23 MB/s | 0.3713172 | 18886.39 MB/s |
| 16384 | 0.2852616 | 14509.86 MB/s | 0.3712920 | 18885.60 MB/s |
| 32768 | 0.2852244 | 14507.93 MB/s | 0.3712709 | 18884.86 MB/s |
| 65536 | 0.2851003 | 14501.41 MB/s | 0.3701114 | 18826.14 MB/s |
| 131072 | 0.2850711 | 14499.95 MB/s | 0.3685017 | 18743.58 MB/s |
| 262144 | 0.2850745 | 14500.47 MB/s | 0.3684799 | 18742.78 MB/s |
| 524288 | 0.2848062 | 14486.66 MB/s | 0.3681040 | 18723.63 MB/s |
| 1048576 | 0.2846679 | 14479.64 MB/s | 0.3671284 | 18674.02 MB/s |
| 2097152 | 0.2840133 | 14446.52 MB/s | 0.3664623 | 18640.01 MB/s |
| 4194304 | 0.2745241 | 13963.13 MB/s | 0.3488823 | 17745.24 MB/s |
| 8388608 | 0.2741900 | 13946.39 MB/s | 0.3476036 | 17680.37 MB/s |
| 16777216 | 0.2740689 | 13940.32 MB/s | 0.3477076 | 17685.97 MB/s |
| 33554432 | 0.2746752 | 13970.75 MB/s | 0.3482017 | 17711.36 MB/s |
--------------------------------------------------------------------------------
Nehalem（假设它有RCP支持）说，即使在更旧的计算机上，这也会表现得更好。
SSE41+ FMA实施
我们比较平淡部门对以上提出的算法，可实现FMA和SSE41
===============================================================
= Compiler & System info
===============================================================
Current CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1285L v3 @ 3.10GHz
CXX Compiler ID : GNU
CXX Compiler Path : /usr/bin/c++
CXX Compiler Version : 4.9.2
CXX Compiler Flags : -O3 -std=c++11 -msse4.1 -mfma
--------------------------------------------------------------------------------
| Size | Division F/C | Division B/W | Approx. F/C | Approximation B/W |
--------------------------------------------------------------------------------
| 128 | 0.5714286 | 26884.20 MB/s | 0.5423729 | 25506.41 MB/s |
| 256 | 0.5701559 | 26879.92 MB/s | 0.5412262 | 25503.95 MB/s |
| 512 | 0.5701559 | 26904.68 MB/s | 0.5423729 | 25584.65 MB/s |
| 1024 | 0.5704735 | 26911.46 MB/s | 0.5429480 | 25622.57 MB/s |
| 2048 | 0.5704735 | 26915.03 MB/s | 0.5433802 | 25640.09 MB/s |
| 4096 | 0.5703941 | 26917.72 MB/s | 0.5435965 | 25651.63 MB/s |
| 8192 | 0.5703544 | 26915.85 MB/s | 0.5436687 | 25656.76 MB/s |
| 16384 | 0.5699972 | 26898.44 MB/s | 0.5262583 | 24834.54 MB/s |
| 32768 | 0.5699873 | 26898.93 MB/s | 0.5262076 | 24833.21 MB/s |
| 65536 | 0.5698882 | 26894.48 MB/s | 0.5250567 | 24778.35 MB/s |
| 131072 | 0.5697024 | 26885.50 MB/s | 0.5224302 | 24654.59 MB/s |
| 262144 | 0.5696950 | 26884.72 MB/s | 0.5223095 | 24649.49 MB/s |
| 524288 | 0.5696937 | 26885.37 MB/s | 0.5223308 | 24650.21 MB/s |
| 1048576 | 0.5690340 | 26854.14 MB/s | 0.5220133 | 24634.71 MB/s |
| 2097152 | 0.5455717 | 25746.56 MB/s | 0.5041949 | 23794.65 MB/s |
| 4194304 | 0.5125461 | 24188.11 MB/s | 0.4756604 | 22447.05 MB/s |
| 8388608 | 0.5043430 | 23800.67 MB/s | 0.4659974 | 21991.51 MB/s |
| 16777216 | 0.5017375 | 23677.94 MB/s | 0.4614457 | 21776.58 MB/s |
| 33554432 | 0.5005865 | 23623.50 MB/s | 0.4596277 | 21690.63 MB/s |
--------------------------------------------------------------------------------
FMA+ SSE4.1确实为我们提供了一定程度的改进，但这还不够好。
AVX2+ FMA实施
最后，我们可以看到将AVX2 普通除法与近似方法进行比较的真正好处：
===============================================================
= Compiler & System info
===============================================================
Current CPU : Intel(R) Xeon(R) CPU E3-1285L v3 @ 3.10GHz
CXX Compiler ID : GNU
CXX Compiler Path : /usr/bin/c++
CXX Compiler Version : 4.9.2
CXX Compiler Flags : -O3 -std=c++11 -march=haswell
--------------------------------------------------------------------------------
| Size | Division F/C | Division B/W | Approx. F/C | Approximation B/W |
--------------------------------------------------------------------------------
| 128 | 0.5663717 | 26672.73 MB/s | 0.9481481 | 44627.89 MB/s |
| 256 | 0.5651214 | 26653.72 MB/s | 0.9481481 | 44651.56 MB/s |
| 512 | 0.5644983 | 26640.36 MB/s | 0.9463956 | 44660.99 MB/s |
| 1024 | 0.5657459 | 26689.41 MB/s | 0.9552239 | 45044.21 MB/s |
| 2048 | 0.5662151 | 26715.40 MB/s | 0.9624060 | 45405.33 MB/s |
| 4096 | 0.5663717 | 26726.27 MB/s | 0.9671783 | 45633.64 MB/s |
| 8192 | 0.5664500 | 26732.42 MB/s | 0.9688941 | 45724.83 MB/s |
| 16384 | 0.5699377 | 26896.04 MB/s | 0.9092624 | 42909.11 MB/s |
| 32768 | 0.5699675 | 26897.85 MB/s | 0.9087077 | 42883.21 MB/s |
| 65536 | 0.5699625 | 26898.59 MB/s | 0.9001456 | 42480.91 MB/s |
| 131072 | 0.5699253 | 26896.38 MB/s | 0.8926057 | 42124.09 MB/s |
| 262144 | 0.5699117 | 26895.58 MB/s | 0.8928610 | 42137.13 MB/s |
| 524288 | 0.5698622 | 26892.87 MB/s | 0.8928002 | 42133.63 MB/s |
| 1048576 | 0.5685829 | 26833.13 MB/s | 0.8894302 | 41974.25 MB/s |
| 2097152 | 0.5558453 | 26231.90 MB/s | 0.8371921 | 39508.55 MB/s |
| 4194304 | 0.5224387 | 24654.67 MB/s | 0.7436747 | 35094.81 MB/s |
| 8388608 | 0.5143588 | 24273.46 MB/s | 0.7185252 | 33909.08 MB/s |
| 16777216 | 0.5107452 | 24103.19 MB/s | 0.7133449 | 33664.28 MB/s |
| 33554432 | 0.5101245 | 24074.10 MB/s | 0.7125114 | 33625.03 MB/s |
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此方法肯定可以提供对纯分割的加速。实际上可以达到多少速度，这实际上取决于基础架构以及该部门与其余应用程序逻辑的交互方式。