JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl

possible to support UInt128?

Offen
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Vorherrschende Sprache
Julia
Sterne
789
Forks
73
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

Hello!

I am trying to `@avx` the following code:
```
function fastmod!(n::Array{UInt32,N},T::Mod) where N
@avx n .= (convert.(UInt128,(T.modulo_inv .* n)) .* T.modulo) .>> 64
end
```
the error I get is

```
MethodError: no method matching UInt128(::VectorizationBase.Vec{8, UInt32})
Closest candidates are:
(::Type{T})(::T) where T<:Number at boot.jl:760
(::Type{T})(::AbstractChar) where T<:Union{AbstractChar, Number} at char.jl:50
(::Type{T})(::BigInt) where T<:Union{UInt128, UInt16, UInt32, UInt64, UInt8} at gmp.jl:347
```
which I assume means that UInt128 conversion is not supported.

It is possible on 64-bit architectures to implement this?

Thanks!

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Rechercherichtung

Beginne damit, das gemeldete `@avx`-Beispiel für `fastmod!` und seinen `UInt128(::VectorizationBase.Vec{8, UInt32})`-Fehler zu reproduzieren. Untersuche, wie UInt128-Konvertierungen im Vektorisierungspfad auf 64-Bit-Architekturen behandelt werden. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das Beispiel mit einer UInt128-Konvertierung vektorisiert werden kann und eine geeignete Validierung für unterstützte Architekturen vorhanden ist.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
julia
Bereich
performance
Issue-Typ
Feature
Schwierigkeit
5/5
Geschätzter Aufwand
Über eine Woche
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
30/100

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