3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesSIMD Vectorizations
Use of wide registers and specialized instructions for parallel data processing at the hardware level.
Distinct from SIMD Optimization: Provides a general runtime/compiler reference for SIMD, not limited to audio or numerical libraries.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching operating systems & systems programming · SIMD Vectorizations. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome SIMD Vectorizations GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- cch123/golang-notes
cch123/golang-notes
4,032عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مرجع تقني ومجموعة من ملاحظات التحليل الداخلي التي تركز على وقت تشغيل لغة Go والمترجم. يوفر تفصيلاً دقيقاً للغة من الداخل، ويغطي إدارة الذاكرة، وجمع القمامة، ونموذج تنفيذ المجدول. تتميز المادة بتوفير غوص عميق في تفاصيل النظام منخفضة المستوى، بما في ذلك مرجع لتعليمات تجميع Go، واستخدام السجلات، وواجهة استدعاء النظام. ويحلل بشكل خاص التنفيذ الداخلي لبدائيات التزامن، مثل آلية جدولة الروتينيات (goroutine)، وعمليات القنوات، وتنفيذ قفل الميوتكس (mutex). يمتد التغطية إلى نظرية بناء المترجم، بما في ذلك التحليل المعجمي والنحوي، بالإضافة إلى آليات نظام النوع وإدارة الواجهة. كما يفصل تقنيات تحسين الأداء المختلفة، وأدوات تشخيص وقت التشغيل لتتبع المكدس، وبدائيات إدخال/إخراج الشبكة.
Analyzes the runtime's capability to utilize SIMD instructions for parallel data processing.
HTMLcodegogolang - maxbachmann/rapidfuzz
maxbachmann/rapidfuzz
3,958عرض على GitHubهذه مكتبة Python لمطابقة السلاسل الضبابية (fuzzy string matching) تُستخدم لحساب تشابه السلاسل ومسافات التحرير. تعمل كمجموعة من خوارزميات مسافة السلسلة، وأداة محاذاة التسلسل، ومحرك بحث تقريبي عن السلاسل لقياس تشابه النص. توفر المكتبة مجموعة واسعة من المقاييس لتحديد مدى قرب السلاسل، بما في ذلك مسافات Levenshtein و Jaro-Winkler و Hamming و Damerau-Levenshtein. وتدعم تحليل التشابه من خلال حسابات أطول تسلسل مشترك، والمقارنات القائمة على الرموز، والتسجيل المرجح لمراعاة الاختلافات في المحتوى وترتيب الكلمات. بعيداً عن مقاييس المسافة الأساسية، يغطي المشروع البحث والفهرسة لاستخراج أفضل التطابقات من المجموعات وإجراء حسابات المسافة الزوجية. يتضمن أدوات لتحليل فرق التسلسل التي تولد عمليات تحرير لتحويل سلسلة إلى أخرى، بالإضافة إلى أدوات معالجة النصوص لتنظيف السلاسل وتوحيدها.
Uses SIMD vectorization to process multiple characters simultaneously, accelerating distance calculations.
Python - dendibakh/perf-ninja
dendibakh/perf-ninja
3,754عرض على GitHubperf-ninja is a collection of educational resources and curricula focused on CPU architecture, memory hierarchies, SIMD programming, and low-level performance engineering. It provides instructional material and practical labs for identifying and fixing CPU bottlenecks, such as cache misses and branch mispredictions. The project differentiates itself through specialized training in hardware-level optimizations, including the use of compiler intrinsics for SIMD vectorization and the implementation of branchless predicate execution to eliminate pipeline stalls. It also covers advanced binary-lev
Teaches the use of compiler intrinsics and SIMD instructions to process multiple data elements in parallel.
C++
