使用SSE4矢量化点积计算

mar*_*n s 10 c performance sse dot-product

我正在尝试使用SSE4 dot产品改进此代码,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.返回值是具有四个点积的向量.所以我想要做的就是并行计算20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;
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

Mys*_*ial 9

在我看过的数百个SSE示例中,您的代码是少数几个从一开始就处于良好状态的代码之一.您不需要SSE4 dot-product指令.(你可以做得更好!)

但是,有一件事你可以尝试:(我说试试,因为我还没有计时.)

目前,您有一个数据依赖链res.今天大多数机器上的矢量添加是3-4个循环.因此,您的代码将至少运行30个周期,因为您有:

(10 additions on critical path) * (3 cycles addps latency) = 30 cycles
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

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);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这几乎将你的关键路径减少了一半.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路节点分裂和AMD FMA4指令的替代版本.如果您不能使用融合乘法,请随意将它们分开.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);
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

  • 来想想吧.有40个内存负载.除非您使用的是Sandy Bridge处理器,否则您将面临40个周期的瓶颈.所以OP的代码可能已经是最优的. (3认同)
  • 关于浮点关联性:经常被低估,被误解的编译器标志`-ffast-math`的黑羊有时会产生奇迹.自从人类曙光到来之后,AMD每个周期可以进行两次L1内存负载,但遗憾的是其他地方的狗都很慢. (2认同)