SIMD、SSE、AVX指令集

2021年9月20日 8点热度 0条评论 来源: 当格子衫爱上Helloworld

指令集

指令集是指CPU能执行的所有指令的集合,每一指令对应一种操作,任何程序最终要编译成一条条指令才能让CPU识别并执行。CPU依靠指令来计算和控制系统,所以指令强弱是衡量CPU性能的重要指标,指令集也成为提高CPU效率的有效工具。

CPU都有一个基本的指令集,比如说目前英特尔和AMD的绝大部分处理器都使用的是X86指令集,因为它们都源自于X86架构。但无论CPU有多快,X86指令也只能一次处理一个数据,这样效率就很低下,毕竟在很多应用中,数据都是成组出现的,比如一个点的坐标(XYZ)和颜色(RGB)、多声道音频等。为了提高CPU在某些方面的性能,就必须增加一些特殊的指令满足时代进步的需求,这些新增的指令就构成了扩展指令集。该指令集采用单指令多数据(single instruction multiple data,简称 SIMD)扩展技术。

Intel扩展指令集的演变

Intel扩展指令集链接:intel扩展指令集机票

MMX

英特尔在1996年率先引入了MMX(Multi Media eXtensions)多媒体扩展指令集,也开创了SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令多数据)指令集之先河,即在一个周期内一个指令可以完成多个数据操作,MMX指令集的出现让当时的MMX Pentium大出风头。

SSE

SSE(Streaming SIMD Extensions,流式单指令多数据扩展)指令集是1999年英特尔在Pentium III处理器中率先推出的,并将矢量处理能力从64位扩展到了128位。在Willamette核心的Pentium 4中英特尔又将扩展指令集升级到SSE2(2000年),而SSE3指令集(2004年)是从Prescott核心的Pentium 4开始出现。
SSE4(2007年)指令集是自SSE以来最大的一次指令集扩展,它实际上分成Penryn中出现的SSE4.1和Nehalem中出现的SSE4.2,其中SSE4.1占据了大部分的指令,共有47条,Nehalem中的SSE4指令集更新很少,只有7条指令,这样一共有54条指令,称为SSE4.2。

AVX

2007年8月,AMD抢先宣布了SSE5指令集(SSE到SSE4均为英特尔出品),英特尔当即黑脸表示不支持SSE5,转而在2008年3月宣布Sandy Bridge微架构将引入全新的AVX指令集,同年4月英特尔公布AVX指令集规范,随后开始不断进行更新,业界普遍认为支持AVX指令集是Sandy Bridge最重要的进步,没有之一。
AVX(Advanced Vector Extensions,高级矢量扩展)指令集借鉴了一些AMD SSE5的设计思路,进行扩展和加强,形成一套新一代的完整SIMD指令集规范。

MMX、SSE、AVX

MMX

MMX系列指令集使用单独的64bit寄存器(MM寄存器),寄存器个数不清楚,一次处理64bit的数据。可以存放数据如下。

寄存器结构:

MM0
MM1
MM2
MM3
MM4

每个MM寄存器可以存储的值的大小和个数如下(bit, 1字节(B)= 8bit)
MMX指令只能处理整型(字符,短整,整型,这里的整形为32bit)
寄存器大小:

64bit

一次处理两个32bit整型

32bit 32bit

一次处理4个16bit整型

16bit 16bit 16bit 16bit

一次处理8个字符

8bit 8bit 8bit 8bit 8bit 8bit 8bit 8bit

SSE

MMX系列指令集使用单独的128bit寄存器(XMM寄存器),寄存器个数16(不同计算机可能不同),一次处理128bit的数据。可以存放数据如下。
寄存器结构:

XMM0
XMM1
XMM2
XMM3
XMM4

每个XMM寄存器可以存储的值的大小和个数如下
SSE指令能处理整型,单精度浮点,双精度浮点
注:为什么会有16bit?拿整型来说,对于不同的计算机,占的字节不同,有一个size_t的数据类型,在不同计算机上可能占得字节不同(4B,或者2B),具体可以使用sizeof(数据类型)来查看此类型占得字节数。
寄存器大小:

128bit

一次处理2个64bit的数据类型

64bit 64bit

一次处理4个32bit的数据类型

32bit 32bit 32bit 32bit

一次处理8个16bit数据类型

16bit 16bit 16bit 16bit 16bit 16bit 16bit 16bit

AVX

AVX高级矢量扩展,在SSE的基础上又把寄存器大小扩展为256bit。这次AVX将所有16个128位XMM寄存器扩充为256位的YMM寄存器,从而支持256位的矢量计算。理想状态下,浮点性能最高能达到前代的2倍水平。同时所有的SSE/SSE2/SSE3/SSSE3/SSE4指令是被AVX全面兼容的(AVX不兼容MMX),因此实际操作的是YMM寄存器的低128位,在这一点上与原来的SSE系列指令集无异。

  • 支持256位矢量计算,浮点性能最大提升2倍

  • 增强的数据重排,更有效存取数据

  • 支持3操作数和4操作数,在矢量和标量代码中能更好使用寄存器

  • 支持灵活的不对齐内存地址访问

  • 支持灵活的扩展性强的VEX编码方式,可减少代码

寄存器结构:

YMM0
YMM1
YMM2
YMM3
YMM4

寄存器大小

256bit

一次处理4个64bit的数据类型

64bit 64bit 64bit 64bit

一次处理8个32bit的数据类型

32bit 32bit 32bit 32bit 32bit 32bit 32bit 32bit

指令的使用

指令功能介绍

这里只讲解指令的简单使用,内部原理及其寻址什么的流程,自行深抛。
程序必然包括数据和操作,要计算数据,肯定要去cpu的运算器,所以数据会从(如果数据小可能直接全放cache了)内存到cache,再从cache到register,然后进入运算器计算,计算得到数据如果短时间不用,或者想长久保存,则可能需要重写回内存或者硬盘。
简单来说,分三步:

  • 写入数据
  • 运算数据
  • 数据写出
    那么数据的写入和写出就对应了扩展指令集的访存指令,数据计算就对应了运算指令。另外还有许多指令类型。具体如下:

指令导读

指令的具体用法还是要查指令手册
每一个指令的构成都可以理解一个函数。
返回值类型 函数名 (形参列表)
1)类型

  • __m128 128bit 存储单精度浮点float
    __m128i 128bit 存储整形int
    __m128d 128bit 存储双精度浮点double
  • __m256 256bit 存储单精度float
    __m256i 256bit 存储整型int
    __m256d 256bit 存储双精度double
    2)函数名
_mm :128bit _mm256 :256bit
_load :操作 _load :操作
_ps :p=package,s=float _ps :p=package,s=float
_pd :p=package,s=double _pd :p=package,s=double
_ss :p=scalar,s=float _ss :p=scalar,s=float

package:是向量数据打包的意思 scalar是标量,一个数据的意思

3)形参:要传入的数据的类型指定,一般为地址
如下图:
函数
头文件
指令
编译Flags
Op:指令数据的操作规则

SSE,AVX为什么会提升性能

SIMD

SSE指令的不同形式

  • 垂直计算形式
    例如:_mm_add_ps();
  • 水平计算形式
    例如:_mm_hadd_ps();
    _mm256_hadd_ps();
  • 标量形式(scalar)

示例代码

1-loop.c

#include<stdio.h>
#include <x86intrin.h>
#define N 128

int main(){ 
  	double a[N][N],b[N][N],c[N][N];
  	int i,j;

  	for(i=0;i<N;i++)
    		for(j=0;j<N;j++)
			{ 
     			 a[i][j]=10;
     			 b[i][j]=6;
    		}
/* for(i = 0; i < N; i++){ for(j = 0; j < N; j++) c[i][j] = a[i][j] + b[i][j]; } */
	int block = N / 4;
	int reserve = N % 4;
	__m256d ymm0, ymm1;
	__m256d avx_sum0 = _mm256_setzero_pd();
	for(i = 0; i < N; i++){ 
		for(j = 0; j < block; j ++){ 
			ymm0 = _mm256_loadu_pd(&a[i][j*4]);
			ymm1 = _mm256_loadu_pd(&b[i][j*4]);
			avx_sum0 = _mm256_add_pd(ymm0, ymm1);
			
			_mm256_storeu_pd(*(c+i)+j*4, avx_sum0);
		}
	}
 	if(c[4][6]==16)
		printf("\n结果正确,测试完成!\n\n");
	else
    		
		printf("\n结果不正确,测试完成!\n\n");
  	return 0;
}

2-ctrl_flow-f4

#include<stdio.h>
#include <x86intrin.h>
#define N 128
int main(){ 
	float a[N]={ 0};
  	float b[N]={ 1.1,2.2,3.3};
  	float c[N]={ 1,2,3};
  	int i, j;
	/* for(i=0;i<N;i++){ if(b[i]<c[i]) a[i]=b[i]+a[i]; else a[i]=c[i]-a[i]; } */

	int block = N / 8;
	__m256 ymm_a = _mm256_setzero_ps(); 
	__m256 ymm_b = _mm256_setzero_ps(); 
	__m256 ymm_c = _mm256_setzero_ps();
	__m256 avx_sum, avx_sub;
	__m256 mask;
	__m256 blendv;
	for(i = 0; i < 1; i++){ 
		ymm_a = _mm256_loadu_ps(a +i*8);
		ymm_b = _mm256_loadu_ps(b +i*8);
		ymm_c = _mm256_loadu_ps(c +i*8);
		
		avx_sum = _mm256_add_ps(ymm_b, ymm_c);
		avx_sub = _mm256_sub_ps(ymm_c, ymm_a);
		mask = _mm256_cmp_ps(ymm_b,ymm_c, 2); //30

		blendv = _mm256_blendv_ps(avx_sub, avx_sum, mask);

		printf("%f, %f, %f, %f, %f, %f, %f, %f\n", 
			blendv[0], blendv[1], blendv[2], blendv[3],
			blendv[4], blendv[5], blendv[6], blendv[7]);
		_mm256_storeu_ps(a + i*8, blendv);
		
	}

  	if(a[2]==3)
    	printf("\n结果正确,测试完成!\n\n");
  	else
    	printf("\n结果不正确,测试完成!\n\n");
  	return 0;
}

3-reducetion-d4.c

#include<stdio.h>
#define N 128
#include <x86intrin.h>


int main()
{ 
	float sum = 1;
    	float a[N]={ 1,2,3};
    	int i;
	/* for(i=0;i<N;i++) sum+=a[i]; */
	__m256 avx_sum = _mm256_setzero_ps();
	__m256 ymm0;
	int block = N / 8;
	
	for(i = 0; i < block; i++){ 
		ymm0 = _mm256_loadu_ps(a + i*8);
		avx_sum = _mm256_hadd_ps(ymm0, avx_sum);
	}
	
	avx_sum = _mm256_hadd_ps(avx_sum, avx_sum);
	avx_sum = _mm256_hadd_ps(avx_sum, avx_sum);
	
	sum += avx_sum[0] + avx_sum[4];

	printf("sum = %f ", sum);
	if(sum==7)
        	printf("\n结果正确,测试完成!\n\n");
	else
       		printf("\n结果不正确,测试完成!\n\n");
    
    return 0;
}

4-unalign-d4.c

#include<stdio.h>
#define N 128
#include <x86intrin.h>
int main()
{ 
 	double a[N],b[N],c[N];

  	int i;

  	for(i=0;i<N;i++)
    		a[i]=3;
  	for(i=0;i<N;i++)
    		b[i]=4;
	/* for(i=0;i<N/4(32);i++) c[i]=a[i+1]+b[i+2]; */
	
	int block = N / 4 / 4;
	__m256d avx_sum0 = _mm256_setzero_pd();
	__m256d ymm0, ymm1;
	for(i = 0; i < block; i++){ 
		ymm0 = _mm256_loadu_pd(a + 1 +i*4);
		ymm1 = _mm256_loadu_pd(b + 1 +i*4);
		
		avx_sum0 = _mm256_add_pd(avx_sum0, ymm0);
		avx_sum0 = _mm256_add_pd(avx_sum0, ymm1);
		_mm256_storeu_pd(c + i*4, avx_sum0);
		avx_sum0 = _mm256_setzero_pd();
	}

  	if(c[2]==7)
    		printf("\n结果正确,测试完成!\n\n");
  	else
    		printf("\n结果不正确,测试完成!\n\n");
  	return 0;
}

5-cvt-df.c

#include<stdio.h>
#include <x86intrin.h>
#define N 128
int main(){ 
 	float a[N]={ 0};
  	double b[N]={ 1,2,3};
  	int i;
	
	/* for(i=0;i<N;i++) a[i]=b[i]; */

	int block = N / 4;
	__m256d ymm_pd;
	__m128 ymm_ps;
	for(i = 0; i < block; i++){ 
		ymm_pd = _mm256_loadu_pd(b + i*4);
		ymm_ps = _mm256_cvtpd_ps(ymm_pd);
		//printf("%f, %f, %f, %f\n", 
		// ymm_ps[0], ymm_ps[1], ymm_ps[2], ymm_ps[3]);
		_mm_storeu_ps(a + i*4,ymm_ps);
	}
  	if(a[2]==3)  
    		printf("\n结果正确,测试完成!\n\n");
  	else
    		printf("\n结果不正确,测试完成!\n\n");
  	return 0;
}
    原文作者:当格子衫爱上Helloworld
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