Ema*_* Ey 2 c gcc sse simd clang
我有一些代码操作4D向量,我正在尝试将其转换为使用SSE.我在64b linux上使用了clang和gcc.
只对矢量进行操作就可以了.但现在有一个部分,我必须将整个向量乘以一个常量 - 像这样:
float y[4];
float a1 = 25.0/216.0;
for(j=0; j<4; j++){
y[j] = a1 * x[j];
}
这样的事情:
float4 y;
float a1 = 25.0/216.0;
y = a1 * x;
哪里:
typedef double v4sf __attribute__ ((vector_size(4*sizeof(float))));
typedef union float4{
v4sf v;
float x,y,z,w;
} float4;
这当然不会起作用,因为我试图对不兼容的数据类型进行乘法运算.
现在,我可以做类似的事情:
float4 a1 = (v4sf){25.0/216.0, 25.0/216.0, 25.0/216.0, 25.0/216.0}
但只是让我感到愚蠢,即使我写了一个宏来做这件事.此外,我非常肯定不会产生非常有效的代码.
谷歌搜索没有明确答案(请参阅加载常量浮点到SSE寄存器).
那么将整个矢量乘以相同常数的最佳方法是什么？
Pau*_*l R 10
只需使用内在函数并让编译器处理它,例如
__m128 vb = _mm_set_ps(1.0f, 2.0f, 3.0f, 4.0f); // vb = { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0 }
__m128 va = _mm_set1_ps(25.0f / 216.0f); // va = { 25.0f / 216.0f, 25.0f / 216.0f, 25.0f / 216.0f, 25.0f / 216.0f }
__m128 vc = _mm_mul_ps(va, vb); // vc = va * vb
如果查看生成的代码,它应该非常有效 - 该25.0f / 16.0f值将在编译时计算,并且_mm_set1_ps生成通常会生成合理有效的代码来映射向量.
另请注意,您通常只会va在进入一个循环之前初始化一个常量向量,例如一次,然后您将完成大部分实际工作,因此它往往不是性能关键.
没有理由必须为此使用内在函数。OP只是想进行广播。这是与 SIMD 加法一样基本的 SIMD 操作。任何像样的 SIMD 库/扩展都必须支持广播。Agner Fog 的向量类当然可以，OpenCL 可以，GCC 文档清楚地表明它可以。
a = b + 1; /* a = b + {1,1,1,1}; */
a = 2 * b; /* a = {2,2,2,2} * b; */
下面的代码编译得很好
#include <stdio.h>
int main() {
typedef float float4 __attribute__ ((vector_size (16)));
float4 x = {1,2,3,4};
float4 y = (25.0f/216.0f)*x;
printf("%f %f %f %f\n", y[0], y[1], y[2], y[3]);
//0.115741 0.231481 0.347222 0.462963
}
您可以在http://coliru.stacked-crooked.com/a/de79cca2fb5d4b11查看结果
将该代码与内部代码进行比较，就可以清楚哪一个更具可读性。它不仅更具可读性，而且更容易移植到 ARM Neon 等。它看起来也与 OpenCL C 代码非常相似。