使用L1 CPU緩存的c ++算法的Python實現

Question

我正在尋找使用分段篩子並使用CPU的L1 Cache來實現Eratosthenes篩子的python實現的方法。

我在github上有自己的版本： https : //github.com/nick599/PythonMathsAlgorithms/blob/master/segmented_soe_v6.py ，它不使用CPU的L1緩存大小。

我找到了以下站點-http://primesieve.org/segmented_sieve.html ，該站點提供了使用L1緩存大小的C ++實現。 它說它比我的算法快得多（我的算法花了幾分鍾來創建高達10 ^ 7的素數，並且由於內存使用情況而掛在10 ^ 8上）。

我正在Linux Mint v17上進行開發，python版本：2.74。 更新我的CPU是Intel i7。

我是python的新手。

我想知道：

1. 我如何開始實現此C ++算法的python版本？
2. 我需要考慮什么？
3. C ++實現中是否存在無法在Python 2.74中編碼的東西？
4. 那多線程呢？
5. 那超線程呢？
6. python的GIL呢？

尋找答案，以回答以上所有問題的精神。 歡迎提示和技巧。

Answer 1

我不確定您是否可以對Python如何使用內存做出足夠的假設，以確保它有效地使用L1緩存。 另外，10 ^ 8僅為1/2 Gig，因此您當前的實現在元素分配方面必須非常低效。 您最好創建盡可能大的字符串，並將其索引為篩存儲，而不是如果只打算在每個位置存儲單個標志，則不使用整數數組？ 當然，可以將字符串用作分段篩存儲，如果幸運的話，它們可能足夠小，可以駐留在L1高速緩存中。 C有一些不錯的位索引和操作，我相信python中提供了這些功能，可以讓您獨立地操作每個位。 您可以對字符值進行位操作。