JuliaSIMD / JuliaSIMD/LoopVectorization.jl
possible to support UInt128?
- 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