NEON-MSの小規模データにおける性能を最適化するためには、いくつかの戦略を考慮することが重要です。まず、スレッドのオーバーヘッドを削減するために、スレッドの数を減らし、データの分割を最適化することが考えられます。小規模データでは、スレッドの生成や同期にかかるコストが全体の実行時間に大きな影響を与えるため、シングルスレッドまたは少数のスレッドでの処理を優先することが有効です。
次に、NEON-MSのインレジスタソートのアルゴリズムを改良し、より効率的なソートネットワークを採用することが考えられます。特に、少ない比較器を使用する非対称ソートネットワークを活用することで、比較の回数を減らし、全体の処理時間を短縮できます。また、データのアクセスパターンを最適化し、キャッシュの局所性を向上させることで、メモリアクセスの遅延を減少させることも重要です。
さらに、NEONのSIMD命令を最大限に活用し、データの並列処理を強化するために、より多くのベクトルレジスタを使用することも検討できます。これにより、同時に処理できるデータ量が増加し、小規模データのソート性能が向上します。