除了SSE-copy, AVX-copy and std::copy performance。假设我们需要以以下方式对某些循环进行矢量化: 1)通过AVX将第一个循环批处理(乘以8)矢量化。2)将循环的余数分成两批。通过SSE将4倍的批处理矢量化。3)通过串行程序对整个循环的剩余批进行处理。让我们考虑复制数组的示例:
#include <immintrin.h>
template<int length,
int unroll_bound_avx = length & (~7),
int unroll_tail_avx = length - unroll_bound_avx,
int unroll_bound_sse = unroll_tail_avx & (~3),
int unroll_tail_last = unroll_tail_avx - unroll_bound_sse>
void simd_copy(float *src, float *dest)
{
auto src_ = src;
auto dest_ = dest;
//Vectorize first part of loop via AVX
for(; src_!=src+unroll_bound_avx; src_+=8, dest_+=8)
{
__m256 buffer = _mm256_load_ps(src_);
_mm256_store_ps(dest_, buffer);
}
//Vectorize remainder part of loop via SSE
for(; src_!=src+unroll_bound_sse+unroll_bound_avx; src_+=4, dest_+=4)
{
__m128 buffer = _mm_load_ps(src_);
_mm_store_ps(dest_, buffer);
}
//Process residual elements
for(; src_!=src+length; ++src_, ++dest_)
*dest_ = *src_;
}
int main()
{
const int sz = 15;
float *src = (float *)_mm_malloc(sz*sizeof(float), 16);
float *dest = (float *)_mm_malloc(sz*sizeof(float), 16);
float a=0;
std::generate(src, src+sz, [&](){return ++a;});
simd_copy<sz>(src, dest);
_mm_free(src);
_mm_free(dest);
}使用SSE和AVX是正确的吗?我需要避免AVX转换吗?
发布于 2013-08-19 18:29:20
你可以混合SSE和AVX的本质,你想要什么。
唯一需要确保的是指定正确的编译器标志来启用AVX。
-mavx/arch:AVX如果不这样做,将导致代码不编译(GCC),或者在Visual中,
这类垃圾:
标志的作用是,它强制所有SIMD指令使用VEX编码,以避免上述问题中描述的状态切换惩罚。
发布于 2013-08-19 19:39:10
我谦卑地请求同意--我建议不要把SSE和AVX混为一谈,请阅读“神秘链接”中的文章,它警告不要这样一种混合体(尽管它不够强调这一点)。问题是,根据AVX的支持,不同的机器有不同的代码路径,所以没有混合--在您的例子中,混合是非常细粒度的,并且会具有破坏性(由于微体系结构的实现导致内部延迟)。
为了澄清-神秘是正确的,在编译中的vex前缀,如果没有它,你将处于一个相当糟糕的状态,因为你煽动SSE2AVX助攻每次,因为你的YMM寄存器的上部不能被忽略(除非明确使用vzeroupper)。然而,即使使用128 B AVX与256 b AVX混合使用,也有更微妙的效果。
我在这里也看不到使用SSE的好处,因为您有一个很长的循环(比如N>100),您可以从AVX获得大部分好处,并在标量代码中最多执行7次迭代(您的代码可能还需要执行3次迭代)。与混合AVX/SSE相比,性能损失是微不足道的。
关于混合物的更多信息- 2Bfinal.pdf
https://stackoverflow.com/questions/18319488
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