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我正在尝试使用 SSE4 点积来改进此代码,但我很难找到解决方案。此函数获取参数 qi 和 tj,其中包含每个 80 个单元格的浮点数组,然后计算点积。返回值是一个具有四个点积的向量。所以我要做的是并行计算二十个值的四个点积。

您知道如何改进此代码吗?

inline __m128 ScalarProd20Vec(__m128* qi, __m128* tj)
{
    __m128 res=_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[0],qi[0]),_mm_mul_ps(tj[1],qi[1]));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[2],qi[2]),_mm_mul_ps(tj[3],qi[3])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[4],qi[4]),_mm_mul_ps(tj[5],qi[5])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[6],qi[6]),_mm_mul_ps(tj[7],qi[7])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[8],qi[8]),_mm_mul_ps(tj[9],qi[9])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[10],qi[10]),_mm_mul_ps(tj[11],qi[11])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[12],qi[12]),_mm_mul_ps(tj[13],qi[13])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[14],qi[14]),_mm_mul_ps(tj[15],qi[15])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[16],qi[16]),_mm_mul_ps(tj[17],qi[17])));
    res=_mm_add_ps(res,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[18],qi[18]),_mm_mul_ps(tj[19],qi[19])));
    return res;
}
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3 回答 3

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在我在 SO 上看到的数百个 SSE 示例中,您的代码是少数从一开始就已经处于良好状态的代码之一。您不需要 SSE4 点积指令。(你可以做得更好!)

但是,您可以尝试一件事:(我说尝试是因为我还没有计时。)

目前,您在res. 当今大多数机器上的向量加法是 3-4 个周期。因此,您的代码至少需要运行 30 个周期,因为您有:

(10 additions on critical path) * (3 cycles addps latency) = 30 cycles

您可以做的是res按如下方式对变量进行节点拆分:

__m128 res0 = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[ 0],qi[ 0]),_mm_mul_ps(tj[ 1],qi[ 1]));
__m128 res1 = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[ 2],qi[ 2]),_mm_mul_ps(tj[ 3],qi[ 3]));

res0 = _mm_add_ps(res0,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[ 4],qi[ 4]),_mm_mul_ps(tj[ 5],qi[ 5]))); 
res1 = _mm_add_ps(res1,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[ 6],qi[ 6]),_mm_mul_ps(tj[ 7],qi[ 7])));

res0 = _mm_add_ps(res0,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[ 8],qi[ 8]),_mm_mul_ps(tj[ 9],qi[ 9])));
res1 = _mm_add_ps(res1,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[10],qi[10]),_mm_mul_ps(tj[11],qi[11])));

res0 = _mm_add_ps(res0,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[12],qi[12]),_mm_mul_ps(tj[13],qi[13])));
res1 = _mm_add_ps(res1,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[14],qi[14]),_mm_mul_ps(tj[15],qi[15])));

res0 = _mm_add_ps(res0,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[16],qi[16]),_mm_mul_ps(tj[17],qi[17])));
res1 = _mm_add_ps(res1,_mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[18],qi[18]),_mm_mul_ps(tj[19],qi[19])));

return _mm_add_ps(res0,res1);

这几乎将您的关键路径减半。请注意,由于浮点非关联性,这种优化对于编译器来说是非法的。


这是使用 4 路节点拆分和 AMD FMA4 指令的替代版本。如果您不能使用 fused-multiply 添加,请随意拆分它们。它可能仍然比上面的第一个版本更好。

__m128 res0 = _mm_mul_ps(tj[ 0],qi[ 0]);
__m128 res1 = _mm_mul_ps(tj[ 1],qi[ 1]);
__m128 res2 = _mm_mul_ps(tj[ 2],qi[ 2]);
__m128 res3 = _mm_mul_ps(tj[ 3],qi[ 3]);

res0 = _mm_macc_ps(tj[ 4],qi[ 4],res0);
res1 = _mm_macc_ps(tj[ 5],qi[ 5],res1);
res2 = _mm_macc_ps(tj[ 6],qi[ 6],res2);
res3 = _mm_macc_ps(tj[ 7],qi[ 7],res3);

res0 = _mm_macc_ps(tj[ 8],qi[ 8],res0);
res1 = _mm_macc_ps(tj[ 9],qi[ 9],res1);
res2 = _mm_macc_ps(tj[10],qi[10],res2);
res3 = _mm_macc_ps(tj[11],qi[11],res3);

res0 = _mm_macc_ps(tj[12],qi[12],res0);
res1 = _mm_macc_ps(tj[13],qi[13],res1);
res2 = _mm_macc_ps(tj[14],qi[14],res2);
res3 = _mm_macc_ps(tj[15],qi[15],res3);

res0 = _mm_macc_ps(tj[16],qi[16],res0);
res1 = _mm_macc_ps(tj[17],qi[17],res1);
res2 = _mm_macc_ps(tj[18],qi[18],res2);
res3 = _mm_macc_ps(tj[19],qi[19],res3);

res0 = _mm_add_ps(res0,res1);
res2 = _mm_add_ps(res2,res3);

return _mm_add_ps(res0,res2);
于 2012-07-04T02:36:32.333 回答
3

首先,您可以做的最重要的优化是确保您的编译器已打开所有优化设置。


编译器非常聪明,所以如果把它写成一个循环,它很可能会展开它:

__128 res = _mm_setzero();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
  res = _mm_add_ps(res, _mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[2*i], qi[2*i]), _mm_mul_ps(tj[2*i+1], qi[2*i+1])));
}
return res;

(使用 GCC,您需要通过-funroll-loops,然后它会展开它以一次进行 5 次迭代。)

如果循环版本较慢,您还可以定义一个宏并手动展开它,例如:

__128 res = _mm_setzero();

#define STEP(i) res = _mm_add_ps(res, _mm_add_ps(_mm_mul_ps(tj[2*i], qi[2*i]), _mm_mul_ps(tj[2*i+1], qi[2*i+1])))

STEP(0); STEP(1); STEP(2); STEP(3); STEP(4);
STEP(5); STEP(6); STEP(7); STEP(8); STEP(9);

#undef STEP

return res;

您甚至可以运行从 0 到 20 的循环(或对宏版本执行相同操作),即:

__128 res = _mm_setzero();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
  res = _mm_add_ps(res, _mm_mul_ps(tj[i], qi[i]));
}
return res;

(使用 GCC,-funroll-loops它一次展开 10 次迭代,即与上面的一次两次循环相同。)

于 2012-07-04T01:48:25.153 回答
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您的数据没有以适合专门 SSE4 点积指令 ( dpps) 的格式排列在内存中。这些指令期望单个向量的维度是相邻的,如下所示:

| dim0 | dim1 | dim2 | ... | dim19 |

而您的数据似乎使向量相互交错:

| v0-dim0 | v1-dim0 | v2-dim0 | v3-dim0 | v0-dim1 | ...

您当前的一般方法似乎是合适的-您可以通过重新排序指令来改进事情,这样乘法的结果在生成后不会立即使用,但实际上编译器应该能够自己解决这个问题。

于 2012-07-04T01:52:41.203 回答