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Enregistrement W2912431218 · doi:10.1002/spe.2689

Faster remainder by direct computation: Applications to compilers and software libraries

2019· article· en· W2912431218 sur OpenAlexafffund
Daniel Lemire, Owen Kaser, Nathan Kurz

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNumerical Methods and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversité TÉLUQUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRemainderDivisibility ruleDivisor (algebraic geometry)Multiplication (music)MathematicsInteger (computer science)ArithmeticInverseGreatest common divisorQuotientMultipleDivision (mathematics)CompilerSubtractionDiscrete mathematicsComputer scienceCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary On common processors, integer multiplication is many times faster than integer division. Dividing a numerator n by a divisor d is mathematically equivalent to multiplication by the inverse of the divisor (n/d=n∗1/d). If the divisor is known in advance, or if repeated integer divisions will be performed with the same divisor, it can be beneficial to substitute a less costly multiplication for an expensive division. Currently, the remainder of the division by a constant is computed from the quotient by a multiplication and a subtraction. However, if just the remainder is desired and the quotient is unneeded, this may be suboptimal. We present a generally applicable algorithm to compute the remainder more directly. Specifically, we use the fractional portion of the product of the numerator and the inverse of the divisor. On this basis, we also present a new and simpler divisibility algorithm to detect nonzero remainders. We also derive new tight bounds on the precision required when representing the inverse of the divisor. Furthermore, we present simple C implementations that beat the optimized code produced by state‐of‐the‐art C compilers on recent x64 processors (eg, Intel Skylake and AMD Ryzen), sometimes by more than 25%. On all tested platforms, including 64‐bit ARM and POWER8, our divisibility test functions are faster than state‐of‐the‐art Granlund‐Montgomery divisibility test functions, sometimes by more than 50%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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