根据文档,fma()
在math.h
. 这非常好,而且我知道 FMA 的工作原理以及它的用途。但是,我不太确定这在实践中是如何实现的?我最感兴趣的是x86
和x86_64
架构。
FMA 是否有浮点(非向量)指令,可能由 IEEE-754 2008 定义?
是使用 FMA3 还是 FMA4 指令?
当依赖精度时,是否存在确保使用真正的 FMA 的内在因素?
根据文档,fma()
在math.h
. 这非常好,而且我知道 FMA 的工作原理以及它的用途。但是,我不太确定这在实践中是如何实现的?我最感兴趣的是x86
和x86_64
架构。
FMA 是否有浮点(非向量)指令,可能由 IEEE-754 2008 定义?
是使用 FMA3 还是 FMA4 指令?
当依赖精度时,是否存在确保使用真正的 FMA 的内在因素?
实际实现因平台而异,但从广义上讲:
如果您告诉编译器以具有硬件 FMA 指令(PowerPC、带有 VFPv4 或 AArch64 的 ARM、Intel Haswell 或 AMD Bulldozer 等)的机器为目标,编译器可能会fma( )
通过将适当的指令放入您的代码来替换调用。这不能保证,但通常是很好的做法。否则你会接到数学库的电话,并且:
在具有硬件 FMA 的处理器上运行时,应使用这些指令来实现该功能。但是,如果您有旧版本的操作系统或旧版本的数学库,它可能无法利用这些说明。
如果您在没有硬件 FMA 的处理器上运行,或者您使用的是较旧(或不是很好)的数学库,则将使用 FMA 的软件实现。这可以使用巧妙的扩展精度浮点技巧或整数运算来实现。
函数的结果fma( )
应始终正确舍入(即“真正的 fma”)。如果不是,那是系统数学库中的错误。不幸的是,fma( )
它是较难正确实现的数学库函数之一,因此许多实现都有错误。请将它们报告给您的图书馆供应商,以便他们得到修复!
当依赖精度时,是否存在确保使用真正的 FMA 的内在因素?
给定一个好的编译器,这不应该是必要的;使用该fma( )
函数并告诉编译器您的目标是什么架构就足够了。但是,编译器并不完美,因此您可能需要_mm_fmadd_sd( )
在 x86 上使用和相关的内在函数(但将错误报告给您的编译器供应商!)
在软件中实现 FMA 的一种方法是将有效位分为高位和低位。我使用Dekker 算法
typedef struct { float hi; float lo; } doublefloat;
doublefloat split(float a) {
float t = ((1<<12)+1)*a;
float hi = t - (t - a);
float lo = a - hi;
return (doublefloat){hi, lo};
}
拆分浮点数后,您可以a*b-c
像这样使用单个舍入来计算
float fmsub(float a, float b, float c) {
doublefloat as = split(a), bs = split(b);
return ((as.hi*bs.hi - c) + as.hi*bs.lo + as.lo*bs.hi) + as.lo*bs.lo;
}
c
这基本上从中减去(ahi,alo)*(bhi,blo) = (ahi*bhi + ahi*blo + alo*bhi + alo*blo)
。
我从twoProd
论文Extended-Precision Floating-Point Numbers for GPU Computation中的mul_sub_x
函数和Agner Fog 的矢量类库中的函数中得到了这个想法。他使用不同的函数来分割不同分割的浮点向量。我试图在这里重现一个标量版本
typedef union {float f; int i;} u;
doublefloat split2(float a) {
u lo, hi = {a};
hi.i &= -(1<<12);
lo.f = a - hi.f;
return (doublefloat){hi.f,lo.f};
}
在任何情况下,使用split
或与 glibcsplit2
中的数学库fmsub
非常一致fma(a,b,-c)
。fma
无论出于何种原因,我的版本都比具有硬件 fma 的机器(在这种情况下我无论如何都使用)上要快得多_mm_fmsub_ss
。
不幸的是,Z boson 基于 Dekker 算法的 FMA 建议是不正确的。与 Dekker 的 twoProduct 不同,在更一般的 FMA 情况下,c 的大小相对于乘积项是未知的,因此可能会发生错误的取消。
因此,虽然 Dekker 的 twoProduct 可以通过硬件 FMA 大大加速,但 Dekker 的 twoProduct 的误差项计算并不是一个健壮的 FMA 实现。
正确的实现需要使用高于双精度的求和算法,或者按数量级的递减添加项。