3 रिपॉजिटरी
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.
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Awesome SIMD Vectorizations GitHub Repositories
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- cch123/golang-notes
cch123/golang-notes
4,032GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक तकनीकी संदर्भ और Go भाषा रनटाइम व कंपाइलर पर केंद्रित आंतरिक विश्लेषण नोट्स का एक संग्रह है। यह मेमोरी मैनेजमेंट, गारबेज कलेक्शन और शेड्यूलर के निष्पादन मॉडल को कवर करते हुए, भाषा के आंतरिक विवरणों का विस्तृत विवरण प्रदान करता है। यह सामग्री Go असेंबली निर्देशों, रजिस्टर उपयोग और सिस्टम कॉल इंटरफेसिंग के लिए एक संदर्भ सहित निम्न-स्तरीय सिस्टम विवरणों में गहराई से जाकर खुद को अलग करती है। यह विशेष रूप से कॉनकरेंसी प्रिमिटिव्स के आंतरिक कार्यान्वयन का विश्लेषण करती है, जैसे कि गोरूटीन शेड्यूलिंग मैकेनिज्म, चैनल ऑपरेशन्स और म्यूटेक्स लॉक कार्यान्वयन। कवरेज कंपाइलर निर्माण सिद्धांत तक फैली हुई है, जिसमें लेक्सिकल और सिंटैक्टिक विश्लेषण, साथ ही टाइप सिस्टम और इंटरफेस मैनेजमेंट के मैकेनिक्स शामिल हैं। यह विभिन्न परफॉरमेंस ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों, स्टैक ट्रेसिंग के लिए रनटाइम डायग्नोस्टिक यूटिलिटीज और नेटवर्क I/O प्रिमिटिव्स का भी विवरण देती है।
Analyzes the runtime's capability to utilize SIMD instructions for parallel data processing.
HTMLcodegogolang - maxbachmann/rapidfuzz
maxbachmann/rapidfuzz
3,958GitHub पर देखेंThis is a Python fuzzy string matching library used for calculating string similarity and edit distances. It serves as a collection of string distance algorithms, a sequence alignment tool, and an approximate string search engine to measure text similarity. The library provides a wide array of metrics to quantify string closeness, including Levenshtein, Jaro-Winkler, Hamming, and Damerau-Levenshtein distances. It supports similarity analysis through longest common subsequence calculations, token-based comparisons, and weighted scoring to account for differences in content and word order. Bey
Uses SIMD vectorization to process multiple characters simultaneously, accelerating distance calculations.
Python - dendibakh/perf-ninja
dendibakh/perf-ninja
3,754GitHub पर देखेंperf-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++
