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AVX2指令集優(yōu)化浮點(diǎn)數(shù)組求和算法

 更新時(shí)間:2022年05月18日 15:08:59   作者:concyclics  
這篇文章主要為大家介紹了AVX2指令集優(yōu)化浮點(diǎn)數(shù)組求和算法,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進(jìn)步,早日升職加薪

一、AVX2指令集介紹

AVX2是SIMD(單指令多數(shù)據(jù)流)指令集,支持在一個(gè)指令周期內(nèi)同時(shí)對(duì)256位內(nèi)存進(jìn)行操作。包含乘法,加法,位運(yùn)算等功能。下附Intel官網(wǎng)使用文檔。

Intel® Intrinsics Guide

我們本次要用到的指令有 __m256i _mm256_add_pd(__m256i a, __m256i b), __m256i _mm256_add_ps等,(p代表精度precision,s代表single,d代表double)

它們可以一次取256位的內(nèi)存,并按32/64位一個(gè)浮點(diǎn)進(jìn)行加法運(yùn)算。下附官網(wǎng)描述。

Synopsis

__m256d _mm256_add_pd (__m256d a, __m256d b)

#include <immintrin.h>

Instruction: vaddpd ymm, ymm, ymm

CPUID Flags: AVX

Description

Add packed double-precision (64-bit) floating-point elements in a and b, and store the results in dst.

Operation

FOR j := 0 to 3
	i := j*64
	dst[i+63:i] := a[i+63:i] + b[i+63:i]
ENDFOR
dst[MAX:256] := 0

Performance

ArchitectureLatencyThroughput (CPI)
Icelake40.5
Skylake40.5
Broadwell31
Haswell31
Ivy Bridge31

二、代碼實(shí)現(xiàn)

0. 數(shù)據(jù)生成

為了比較結(jié)果,我們生成從1到N的等差數(shù)列。這里利用模版兼容不同數(shù)據(jù)類型。由于AVX2指令集一次要操作多個(gè)數(shù)據(jù),為了防止訪存越界,我們將大小擴(kuò)展到256的整數(shù)倍位比特,也就是32字節(jié)的整數(shù)倍。

uint64_t lowbit(uint64_t x)
{
    return x & (-x);
}
uint64_t extTo2Power(uint64_t n, int i)//arraysize datasize
{
    while(lowbit(n) < i)
        n += lowbit(n);
    return n;
}
template <typename T>
T* getArray(uint64_t size)
{
    uint64_t ExSize = extTo2Power(size, 32/sizeof(T));
    T* arr = new T[ExSize];
    for (uint64_t i = 0; i < size; i++)
        arr[i] = i+1;
    for (uint64_t i = size; i < ExSize; i++)
        arr[i] = 0;
    return arr;
}

1. 普通數(shù)組求和

為了比較性能差異,我們先實(shí)現(xiàn)一份普通的數(shù)組求和。這里也使用模版。

template <typename T>
T simpleSum(T* arr, uint64_t size)
{
    T sum = 0;
    for (uint64_t i = 0; i < size; i++)
        sum += arr[i];
    return sum;
}

2. AVX2指令集求和:?jiǎn)尉雀↑c(diǎn)(float)

這里我們預(yù)開一個(gè)avx2的整形變量,每次從數(shù)組中取8個(gè)32位浮點(diǎn),加到這個(gè)變量上,最后在對(duì)這8個(gè)32位浮點(diǎn)求和。

float avx2Sum(float* arr, uint64_t size)
{
    float sum[8] = {0};
    __m256 sum256 = _mm256_setzero_ps();
    __m256 load256 = _mm256_setzero_ps();
    for (uint64_t i = 0; i < size; i += 8)
    {
        load256 = _mm256_loadu_ps(&arr[i]);
        sum256 = _mm256_add_ps(sum256, load256);
    }
    sum256 = _mm256_hadd_ps(sum256, sum256);
    sum256 = _mm256_hadd_ps(sum256, sum256);
    _mm256_storeu_ps(sum, sum256);
    sum[0] += sum[4];
    return sum[0];
}

這里的hadd是橫向加法,具體實(shí)現(xiàn)類似下圖,可以幫我們實(shí)現(xiàn)數(shù)組內(nèi)求和:

3. AVX2指令集求和:雙精度浮點(diǎn)(double)

double avx2Sum(double* arr, uint64_t size)
{
    double sum[4] = {0};
    __m256d sum256 = _mm256_setzero_pd();
    __m256d load256 = _mm256_setzero_pd();
    for (uint64_t i = 0; i < size; i += 4)
    {
        load256 = _mm256_loadu_pd(&arr[i]);
        sum256 = _mm256_add_pd(sum256, load256);
    }
    sum256 = _mm256_hadd_pd(sum256, sum256);
    _mm256_storeu_pd(sum, sum256);
    sum[0] += sum[2];
    return sum[0];
}

三、性能測(cè)試

測(cè)試環(huán)境

DeviceDescription
CPUIntel Core i9-9880H 8-core 2.3GHz
MemoryDDR4-2400MHz Dual-Channel 32GB
complierApple Clang-1300.0.29.30

計(jì)時(shí)方式

利用chrono庫獲取系統(tǒng)時(shí)鐘計(jì)算運(yùn)行時(shí)間,精確到毫秒級(jí)

uint64_t getTime()
{
    uint64_t timems = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count();
    return timems;
}

測(cè)試內(nèi)容

對(duì)1到1e9求和,答案應(yīng)該為500000000500000000, 分別測(cè)試float和double。

	uint64_t N = 1e9;
    // compare the performance of normal add and avx2 add
    uint64_t start, end;
    // test float
    cout << "compare float sum: " << endl;
    float* arr3 = getArray<float>(N);
    start = getTime();
    float sum3 = simpleSum(arr3, N);
    end = getTime();
    cout << "float simpleSum time: " << end - start << endl;
    cout << "float simpleSum sum: " << sum3 << endl;
    start = getTime();
    sum3 = avx2Sum(arr3, N);
    end = getTime();
    cout << "float avx2Sum time: " << end - start << endl;
    cout << "float avx2Sum sum: " << sum3 << endl;
    delete[] arr3;
    cout << endl << endl;
    // test double
    cout << "compare double sum: " << endl;
    double* arr4 = getArray<double>(N);
    start = getTime();
    double sum4 = simpleSum(arr4, N);
    end = getTime();
    cout << "double simpleSum time: " << end - start << endl;
    cout << "double simpleSum sum: " << sum4 << endl;
    start = getTime();
    sum4 = avx2Sum(arr4, N);
    end = getTime();
    cout << "double avx2Sum time: " << end - start << endl;
    cout << "double avx2Sum sum: " << sum4 << endl;
    delete[] arr4;
    cout << endl << endl;

進(jìn)行性能測(cè)試

第一次測(cè)試

測(cè)試命令

g++ -mavx2 avx_big_integer.cpp 
./a.out

測(cè)試結(jié)果

方法耗時(shí)(ms)
AVX2加法 單精度615
普通加法 單精度2229
AVX2加法 雙精度1237
普通加法 雙精度2426

這里能看到單精度下已經(jīng)出現(xiàn)了比較明顯的誤差,并且由于普通求和和avx2求和的加法順序不一樣,導(dǎo)致誤差值也不一樣。

第二次測(cè)試

測(cè)試命令

現(xiàn)在我們?cè)匍_啟O2編譯優(yōu)化試一試:

g++ -O2 -mavx2 avx_big_integer.cpp 
./a.out

測(cè)試結(jié)果

方法耗時(shí)(ms)
AVX2加法 32位244
普通加法 32位1012
AVX2加法 64位476
普通加法 64位1292

我們發(fā)現(xiàn),比起上一次對(duì)整形的測(cè)試,浮點(diǎn)型在開啟O2優(yōu)化后反而是AVX2指令集加法得到了明顯的提升。

四、總結(jié)

可見在進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算時(shí),用avx2指令集做并行優(yōu)化,能得到比起整形更好的效果。

個(gè)人猜測(cè)原因:

  • 浮點(diǎn)型加法器比整形加法器復(fù)雜許多,流水線操作的效果不那么明顯。
  • 有可能CPU內(nèi)的浮點(diǎn)加法器少于整形加法器,導(dǎo)致O2優(yōu)化亂序執(zhí)行時(shí)的優(yōu)化效果不如整形理想。
  • AVX2指令集可能針對(duì)浮點(diǎn)運(yùn)算有專門的優(yōu)化,使得浮點(diǎn)運(yùn)算性能和整形運(yùn)算更為接近。

以上就是AVX2指令集優(yōu)化浮點(diǎn)數(shù)組求和算法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于AVX2指令集浮點(diǎn)數(shù)組求和的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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