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Intelx86入門SSE SIMD命令

[〜＃〜] sse [〜＃〜] の使用についてもっと知りたいです。

インテル®64およびIA-32アーキテクチャーソフトウェア開発者マニュアル を読む以外に、どのような方法で学ぶことができますか？

主に GCC X86組み込み関数 で作業することに興味があります。

cgccx86ssesimd
45
Liran Orevi

まず、組み込み関数の使用はお勧めしません。これらは移植性がありません（同じArchのコンパイラ間で）。

組み込み関数 、GCC すばらしい仕事をします 最適化SSE組み込み関数をさらに最適化されたコードに使用します。アセンブリをいつでも覗いて、 SSEを最大限に活用する方法をご覧ください。

組み込み関数は簡単です-通常の関数呼び出しと同じように：

#include <immintrin.h>  // portable to all x86 compilers

int main()
{
    __m128 vector1 = _mm_set_ps(4.0, 3.0, 2.0, 1.0); // high element first, opposite of C array order.  Use _mm_setr_ps if you want "little endian" element order in the source.
    __m128 vector2 = _mm_set_ps(7.0, 8.0, 9.0, 0.0);

    __m128 sum = _mm_add_ps(vector1, vector2); // result = vector1 + vector 2

    vector1 = _mm_shuffle_ps(vector1, vector1, _MM_SHUFFLE(0,1,2,3));
    // vector1 is now (1, 2, 3, 4) (above shuffle reversed it)
    return 0;
}

使用する _mm_load_psまたは_mm_loadu_ps配列からデータをロードします。

もちろん、もっと多くのオプションがあります。SSEは本当に強力で、私の意見では比較的簡単に習得できます。

ガイドへのリンクについては、 https://stackoverflow.com/tags/sse/info も参照してください。

45
LiraNuna

あなたがリソースを求めたので：

SSE C++で）を使用するための実用的なガイド ：例を使用して、SSEを効果的に使用する方法に関する優れた概念の概要。

コンパイラ組み込み関数のMSDNリスト ：すべての組み込みニーズの包括的なリファレンス。これはMSDNですが、ここにリストされているほとんどすべての組み込み関数は、GCCおよびICCでもサポートされています。

ChristopherWrightのSSEページ ：SSEオペコードの意味に関するクイックリファレンス。Intelマニュアルは同じ機能を提供できると思います。 、しかしこれはより速いです。

ほとんどのコードを組み込み関数で記述するのがおそらく最善ですが、コンパイラーの出力のobjdumpをチェックして、効率的なコードが生成されていることを確認してください。 SIMDコード生成はまだかなり新しいテクノロジーであり、コンパイラーが場合によっては間違っている可能性があります。

40
int3

アグナーフォグ博士の研究と最適化のガイドは非常に価値があると思います！彼はまた、私がまだ試したことのないライブラリとテストツールをいくつか持っています。 http://www.agner.org/optimize/

7
tomByrer

ステップ1：アセンブリを手動で作成します

学習を開始したときに何が起こっているかを正確に確認および制御するために、最初に独自のアセンブリを手動で作成することをお勧めします。

次に、問題はプログラムで何が起こっているかを観察する方法になり、答えは次のとおりです。

  • GDB
  • c標準ライブラリを使用してprintおよびassertを実行します

C標準ライブラリを自分で使用するには、少し作業が必要ですが、それほど多くはありません。たとえば、Linuxのテストセットアップの次のファイルで、この作業をうまく実行しました。

次に、これらのヘルパーを使用して、次のような基本を試してみます。

  • データをメモリにロードおよびメモリからSSEレジスタに格納
  • 異なるサイズの整数と浮動小数点数を追加します
  • 結果は私が期待するものであると主張する

addpd.S

#include <lkmc.h>

LKMC_PROLOGUE
.data
    .align 16
    addps_input0: .float 1.5, 2.5,  3.5,  4.5
    addps_input1: .float 5.5, 6.5,  7.5,  8.5
    addps_expect: .float 7.0, 9.0, 11.0, 13.0
    addpd_input0: .double 1.5, 2.5
    addpd_input1: .double 5.5, 6.5
    addpd_expect: .double 7.0, 9.0
.bss
    .align 16
    output:       .skip 16
.text
    /* 4x 32-bit */
    movaps addps_input0, %xmm0
    movaps addps_input1, %xmm1
    addps %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, addps_expect, $0x10)

    /* 2x 64-bit */
    movaps addpd_input0, %xmm0
    movaps addpd_input1, %xmm1
    addpd %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, addpd_expect, $0x10)
LKMC_EPILOGUE

GitHubアップストリーム 。

paddq.S

#include <lkmc.h>

LKMC_PROLOGUE
.data
    .align 16
    input0:       .long 0xF1F1F1F1, 0xF2F2F2F2, 0xF3F3F3F3, 0xF4F4F4F4
    input1:       .long 0x12121212, 0x13131313, 0x14141414, 0x15151515
    paddb_expect: .long 0x03030303, 0x05050505, 0x07070707, 0x09090909
    paddw_expect: .long 0x04030403, 0x06050605, 0x08070807, 0x0A090A09
    paddd_expect: .long 0x04040403, 0x06060605, 0x08080807, 0x0A0A0A09
    paddq_expect: .long 0x04040403, 0x06060606, 0x08080807, 0x0A0A0A0A
.bss
    .align 16
    output:       .skip 16
.text
    movaps input1, %xmm1

    /* 16x 8bit */
    movaps input0, %xmm0
    paddb %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, paddb_expect, $0x10)

    /* 8x 16-bit */
    movaps input0, %xmm0
    paddw %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, paddw_expect, $0x10)

    /* 4x 32-bit */
    movaps input0, %xmm0
    paddd %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, paddd_expect, $0x10)

    /* 2x 64-bit */
    movaps input0, %xmm0
    paddq %xmm1, %xmm0
    movaps %xmm0, output
    LKMC_ASSERT_MEMCMP(output, paddq_expect, $0x10)

LKMC_EPILOGUE

GitHubアップストリーム 。

ステップ2：いくつかの組み込み関数を書く

ただし、本番コードの場合は、次のように、生のアセンブリではなく、既存の組み込み関数を使用することをお勧めします。 https://stackoverflow.com/a/1390802/895245

そこで、前の例を組み込み関数を使用したほぼ同等のCコードに変換しようとしています。

addpq.c

#include <assert.h>
#include <string.h>

#include <x86intrin.h>

float global_input0[] __attribute__((aligned(16))) = {1.5f, 2.5f, 3.5f, 4.5f};
float global_input1[] __attribute__((aligned(16))) = {5.5f, 6.5f, 7.5f, 8.5f};
float global_output[4] __attribute__((aligned(16)));
float global_expected[] __attribute__((aligned(16))) = {7.0f, 9.0f, 11.0f, 13.0f};

int main(void) {
    /* 32-bit add (addps). */
    {
        __m128 input0 = _mm_set_ps(1.5f, 2.5f, 3.5f, 4.5f);
        __m128 input1 = _mm_set_ps(5.5f, 6.5f, 7.5f, 8.5f);
        __m128 output = _mm_add_ps(input0, input1);
        /* _mm_extract_ps returns int instead of float:
        * * https://stackoverflow.com/questions/5526658/intel-sse-why-does-mm-extract-ps-return-int-instead-of-float
        * * https://stackoverflow.com/questions/3130169/how-to-convert-a-hex-float-to-a-float-in-c-c-using-mm-extract-ps-sse-gcc-inst
        * so we must use instead: _MM_EXTRACT_FLOAT
        */
        float f;
        _MM_EXTRACT_FLOAT(f, output, 3);
        assert(f == 7.0f);
        _MM_EXTRACT_FLOAT(f, output, 2);
        assert(f == 9.0f);
        _MM_EXTRACT_FLOAT(f, output, 1);
        assert(f == 11.0f);
        _MM_EXTRACT_FLOAT(f, output, 0);
        assert(f == 13.0f);

        /* And we also have _mm_cvtss_f32 + _mm_shuffle_ps, */
        assert(_mm_cvtss_f32(output) == 13.0f);
        assert(_mm_cvtss_f32(_mm_shuffle_ps(output, output, 1)) == 11.0f);
        assert(_mm_cvtss_f32(_mm_shuffle_ps(output, output, 2)) ==  9.0f);
        assert(_mm_cvtss_f32(_mm_shuffle_ps(output, output, 3)) ==  7.0f);
    }

    /* Now from memory. */
    {
        __m128 *input0 = (__m128 *)global_input0;
        __m128 *input1 = (__m128 *)global_input1;
        _mm_store_ps(global_output, _mm_add_ps(*input0, *input1));
        assert(!memcmp(global_output, global_expected, sizeof(global_output)));
    }

    /* 64-bit add (addpd). */
    {
        __m128d input0 = _mm_set_pd(1.5, 2.5);
        __m128d input1 = _mm_set_pd(5.5, 6.5);
        __m128d output = _mm_add_pd(input0, input1);
        /* OK, and this is how we get the doubles out:
        * with _mm_cvtsd_f64 + _mm_unpackhi_pd
        * https://stackoverflow.com/questions/19359372/mm-cvtsd-f64-analogon-for-higher-order-floating-point
        */
        assert(_mm_cvtsd_f64(output) == 9.0);
        assert(_mm_cvtsd_f64(_mm_unpackhi_pd(output, output)) == 7.0);
    }

    return 0;
}

GitHubアップストリーム 。

paddq.c

#include <assert.h>
#include <inttypes.h>
#include <string.h>

#include <x86intrin.h>

uint32_t global_input0[] __attribute__((aligned(16))) = {1, 2, 3, 4};
uint32_t global_input1[] __attribute__((aligned(16))) = {5, 6, 7, 8};
uint32_t global_output[4] __attribute__((aligned(16)));
uint32_t global_expected[] __attribute__((aligned(16))) = {6, 8, 10, 12};

int main(void) {

    /* 32-bit add hello world. */
    {
        __m128i input0 = _mm_set_epi32(1, 2, 3, 4);
        __m128i input1 = _mm_set_epi32(5, 6, 7, 8);
        __m128i output = _mm_add_epi32(input0, input1);
        /* _mm_extract_epi32 mentioned at:
        * https://stackoverflow.com/questions/12495467/how-to-store-the-contents-of-a-m128d-simd-vector-as-doubles-without-accessing/56404421#56404421 */
        assert(_mm_extract_epi32(output, 3) == 6);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 2) == 8);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 1) == 10);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 0) == 12);
    }

    /* Now from memory. */
    {
        __m128i *input0 = (__m128i *)global_input0;
        __m128i *input1 = (__m128i *)global_input1;
        _mm_store_si128((__m128i *)global_output, _mm_add_epi32(*input0, *input1));
        assert(!memcmp(global_output, global_expected, sizeof(global_output)));
    }

    /* Now a bunch of other sizes. */
    {
        __m128i input0 = _mm_set_epi32(0xF1F1F1F1, 0xF2F2F2F2, 0xF3F3F3F3, 0xF4F4F4F4);
        __m128i input1 = _mm_set_epi32(0x12121212, 0x13131313, 0x14141414, 0x15151515);
        __m128i output;

        /* 8-bit integers (paddb) */
        output = _mm_add_epi8(input0, input1);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 3) == 0x03030303);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 2) == 0x05050505);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 1) == 0x07070707);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 0) == 0x09090909);

        /* 32-bit integers (paddw) */
        output = _mm_add_epi16(input0, input1);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 3) == 0x04030403);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 2) == 0x06050605);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 1) == 0x08070807);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 0) == 0x0A090A09);

        /* 32-bit integers (paddd) */
        output = _mm_add_epi32(input0, input1);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 3) == 0x04040403);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 2) == 0x06060605);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 1) == 0x08080807);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 0) == 0x0A0A0A09);

        /* 64-bit integers (paddq) */
        output = _mm_add_epi64(input0, input1);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 3) == 0x04040404);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 2) == 0x06060605);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 1) == 0x08080808);
        assert(_mm_extract_epi32(output, 0) == 0x0A0A0A09);
    }

    return 0;

GitHubアップストリーム 。

ステップ3：いくつかのコードを最適化してベンチマークします

最後の、そして最も重要で難しいステップは、もちろん、組み込み関数を実際に使用してコードを高速化し、次に改善のベンチマークを行うことです。

そうすることで、私自身は知らないx86マイクロアーキテクチャについて少し学ぶ必要があるでしょう。 CPU vs IOバウンドはおそらく出てくるものの1つです： 「CPUバウンド」と「I/Oバウンド」という用語はどういう意味ですか？

で述べたように： https://stackoverflow.com/a/12172046/895245 これには、ほぼ必然的にAgner Fogのドキュメントを読む必要があります。これは、Intel自体が公開しているものよりも優れているようです。

ただし、ステップ1と2が、少なくとも機能的な非パフォーマンスの側面を実験し、命令が実行していることをすばやく確認するための基礎として役立つことを願っています。

TODO：ここでそのような最適化の最小限の興味深い例を作成します。

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Ciro Santilli 新疆改造中心996ICU六四事件