ਇੱਕ 32-ਬਿੱਟ ਸ਼ਬਦ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬਿੱਟ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ

C ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰਿੰਗ ਬਿੱਟ ਪੈਕਿੰਗ: ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ 32-ਬਿੱਟ ਅਣ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਮੂਹਬੱਧ ਖੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਬਿੱਟ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੂਹ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹਨ, ਬਰਾਬਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇੱਕਲੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੁਝਾਰਤ ਵਰਗਾ ਆਵਾਜ਼, ਠੀਕ? 🤔

ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਅਕਸਰ ਨੀਵੇਂ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮੈਮੋਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਬਿੱਟ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਲੂਪਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਹੱਲ ਲੱਭਣਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚ ਦੁਹਰਾਓ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਿਟਵਾਈਜ਼ ਓਪਰੇਸ਼ਨ, ਗੁਣਾ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਡੀ ਬਰੂਜਨ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਕਸਰ ਭੋਲੇ ਭਾਲੇ ਲੂਪਸ ਨੂੰ ਪਛਾੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਗਤੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹਨ - ਇਹ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਸੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜੋ ਸੰਭਵ ਹੈ ਉਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। 🧠

ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਲਗਾਤਾਰ ਮਲਟੀਪਲਾਇਅਰ ਅਤੇ LUTs (ਲੁੱਕ-ਅੱਪ ਟੇਬਲ) ਵਰਗੇ ਚਲਾਕੀ ਹੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਨਜਿੱਠਣਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਸੀਂ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹੱਲ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੋਗੇ ਬਲਕਿ ਬਿੱਟ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਸਮਝ ਵੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ ਜੋ ਕਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕੁਸ਼ਲ ਬਿੱਟ ਪੈਕਿੰਗ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਅਨਪੈਕ ਕਰਨਾ

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਬਿੱਟ ਪੈਕਿੰਗ ਲਈ ਲੂਪ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ 32-ਬਿੱਟ ਇੰਪੁੱਟ ਦੁਆਰਾ ਦੁਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਆਕਾਰ ਦੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ n ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਬਿੱਟ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨਾ। AND ਅਤੇ OR ਵਰਗੇ ਬਿੱਟਵਾਈਜ਼ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਬੇਲੋੜੇ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਿੱਧੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ ਪਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਚਿੰਤਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ ਲਈ n. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇਕਸਾਰ ਰੰਗਾਂ ਦੇ ਬਿੱਟਮੈਪ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਾਈਨਰੀ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। 😊

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਉਸੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗੁਣਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਗੁਣਕ ਨਾਲ ਇੰਪੁੱਟ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਖਾਸ ਬਿੱਟ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲਈ n=8, ਸਥਿਰ ਗੁਣਕ 0x08040201 ਹਰੇਕ ਬਾਈਟ ਦੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਿੱਟ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਬੰਧਤ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਗੁਣਾ ਦੀਆਂ ਗਣਿਤਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਪਿਕਸਲ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਲਈ ਛੋਟੇ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਪਹੁੰਚ LUT- ਅਧਾਰਤ (ਲੁੱਕ-ਅੱਪ ਟੇਬਲ) ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਬਿੱਟ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸੰਭਵ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀ-ਕੰਪਿਊਟਿਡ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਲਈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਗਣਿਤ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦਾ ਆਕਾਰ, ਜਦ ਇਹ ਵਿਧੀ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ n ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਸਮੂਹ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖਾਂ ਜਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। 😃

ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਲੱਖਣ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਲੂਪ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਿਧੀ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਸਥਿਰ-ਆਕਾਰ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਬਲੇਜ਼ਿੰਗ ਸਪੀਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ LUT ਪਹੁੰਚ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਲ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿੱਟਵਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਰਚਨਾਤਮਕ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਡੇਟਾ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ, ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਖੋਜ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਇਮੂਲੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ ਹੱਥ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਹੱਲ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਬਾਰੇ ਓਨੇ ਹੀ ਹਨ ਜਿੰਨੇ ਉਹ ਤਰਕ ਬਾਰੇ ਹਨ।

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

// Function to pack bits using a loop-based approach
uint32_t PackBits_Loop(uint32_t value, uint8_t n) {
    if (n < 2) return value;  // No packing needed for single bits
    uint32_t result = 0;
    uint32_t mask = 1;
    uint8_t shift = 0;

    do {
        result |= (value & mask) >> shift;
        mask <<= n;
        shift += n - 1;
    } while (mask);

    return result;
}

// Test the function
int main() {
    uint32_t value = 0b11110000111100001111000011110000;  // Example input
    uint8_t groupSize = 4;
    uint32_t packedValue = PackBits_Loop(value, groupSize);
    printf("Packed Value: 0x%08X\\n", packedValue);
    return 0;
}

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

// Function to pack bits using multiplication for n = 8
uint32_t PackBits_Multiply(uint32_t value) {
    uint32_t multiplier = 0x08040201;  // Constant for n = 8
    uint32_t result = (value * multiplier) & 0x80808080;
    result = (result >> 7) | (result >> 14) | (result >> 21) | (result >> 28);
    return result & 0xF;  // Mask the final 4 bits
}

// Test the function
int main() {
    uint32_t value = 0b11110000111100001111000011110000;  // Example input
    uint32_t packedValue = PackBits_Multiply(value);
    printf("Packed Value: 0x%X\\n", packedValue);
    return 0;
}

#include <stdint.h>
#include <stdio.h>

// Precomputed LUT for n = 4 groups
static const uint8_t LUT[16] = {0x0, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1,
                                 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1, 0x1};

// Function to use LUT for packing
uint32_t PackBits_LUT(uint32_t value, uint8_t n) {
    uint32_t result = 0;
    for (uint8_t i = 0; i < 32; i += n) {
        uint8_t group = (value >> i) & ((1U << n) - 1);
        result |= (LUT[group] << (i / n));
    }
    return result;
}

// Test the function
int main() {
    uint32_t value = 0b11110000111100001111000011110000;  // Example input
    uint8_t groupSize = 4;
    uint32_t packedValue = PackBits_LUT(value, groupSize);
    printf("Packed Value: 0x%X\\n", packedValue);
    return 0;
}

Bitwise ਪੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ

ਬਿੱਟ ਪੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪੈਰਲਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਸਬੰਧ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਬਿੱਟਵਾਈਜ਼ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਬਿੱਟਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬਿੱਟ ਪ੍ਰਤੀ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਪੈਕ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ CPUs 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ SIMD (ਸਿੰਗਲ ਇੰਸਟ੍ਰਕਸ਼ਨ ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ) ਹਦਾਇਤਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੈਰਲਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ 32-ਬਿੱਟ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਟੋਰੇਜ ਜਾਂ ਪ੍ਰਸਾਰਣ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਪਿਕਸਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 🖼️

ਇੱਕ ਹੋਰ ਘੱਟ ਉਪਯੋਗੀ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਜਨਸੰਖਿਆ ਗਿਣਤੀ (POPCNT) ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਸੈੱਟ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕੀਤੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚਲਾਕੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ 1s ਦੀ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੁਣਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ LUT-ਅਧਾਰਿਤ ਪੈਕਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ POPCNT ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਬ੍ਰਾਂਚ ਰਹਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਸ਼ਰਤੀਆ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਲੂਪਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਖਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਜਾਂ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਿੱਟਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਪੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਾਖਾ ਰਹਿਤ ਵਿਕਲਪ ਮਹਿੰਗੇ ਜੰਪਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੈਚ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਮੋਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਮਬੈਡਡ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬਿੱਟ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸੰਦ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। 🚀