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如何实现每个周期4个FLOP的理论最大值?

如何在现代x86-64 Intel CPU上实现每个周期4个浮点运算(双精度)的理论峰值性能?

据我所知,SSE 需要三个周期,addmul大多数现代Intel CPU需要五个周期才能完成(参见例如Agner Fog的"指令表").由于流水线操作,add如果算法具有至少三个独立的求和,则每个周期可以获得一个吞吐量.因为打包addpd和标量addsd版本都是如此,并且SSE寄存器可以包含两个,double每个周期的吞吐量可以高达两个触发器.

此外,似乎(虽然我没有看到任何适当的文档)add并且mul可以并行执行,给出每个周期四个触发器的理论最大吞吐量.

但是,我无法使用简单的C/C++程序复制该性能.我最好的尝试导致大约2.7个翻牌/周期.如果有人可以贡献一个简单的C/C++或汇编程序,它可以表现出非常高兴的峰值性能.

我的尝试:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <sys/time.h>

double stoptime(void) {
   struct timeval t;
   gettimeofday(&t,NULL);
   return (double) t.tv_sec + t.tv_usec/1000000.0;
}

double addmul(double add, double mul, int ops){
   // Need to initialise differently otherwise compiler might optimise away
   double sum1=0.1, sum2=-0.1, sum3=0.2, sum4=-0.2, sum5=0.0;
   double mul1=1.0, mul2= 1.1, mul3=1.2, mul4= 1.3, …
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c c++ architecture optimization assembly

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为什么mulss在Haswell上只用了3个周期,与Agner的指令表不同?

我是指令优化的新手.

我对一个简单的函数dotp进行了简单的分析,该函数用于获取两个浮点数组的点积.

C代码如下:

float dotp(               
    const float  x[],   
    const float  y[],     
    const short  n      
)
{
    short i;
    float suma;
    suma = 0.0f;

    for(i=0; i<n; i++) 
    {    
        suma += x[i] * y[i];
    } 
    return suma;
}
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我用昂纳雾在网络上提供的测试框架testp.

在这种情况下使用的数组是对齐的:

int n = 2048;
float* z2 = (float*)_mm_malloc(sizeof(float)*n, 64);
char *mem = (char*)_mm_malloc(1<<18,4096);
char *a = mem;
char *b = a+n*sizeof(float);
char *c = b+n*sizeof(float);

float *x = (float*)a;
float *y = (float*)b;
float *z = (float*)c;
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然后我调用函数dotp,n = 2048,repeat …

c optimization assembly sse micro-optimization

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Simd Matmul程序给出不同的数值结果

我正在尝试使用simd内部函数在C中编程矩阵乘法。我非常确定自己的实现,但是执行时,我会从所得矩阵系数的第5位开始出现一些数字错误。

REAL_T只是具有typedef的浮点数

/* This is my matmul Version with simd, using floating simple precision*/
void matmul(int n, REAL_T *A, REAL_T *B, REAL_T *C){
  int i,j,k;
  __m256 vA, vB, vC, vRes;
  for (i=0; i<n; i++){
    for (j=0; j<n; j++){  
      for (k=0; k<n; k= k+8){
        vA = _mm256_load_ps(&A[i*n+k]);
        vB = _mm256_loadu_ps(&B[k*n+j]);
        vC = _mm256_mul_ps(vA, vB);
        vC = _mm256_hadd_ps(vC, vC);
        vC = _mm256_hadd_ps(vC, vC);
        /*To get the resulting coefficient, after doing 2 hadds,
        I have to get the first and the last element …
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c floating-point simd vectorization avx

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添加冗余分配可在编译时加速代码而无需优化

我发现了一个有趣的现象:

#include<stdio.h>
#include<time.h>

int main() {
    int p, q;
    clock_t s,e;
    s=clock();
    for(int i = 1; i < 1000; i++){
        for(int j = 1; j < 1000; j++){
            for(int k = 1; k < 1000; k++){
                p = i + j * k;
                q = p;  //Removing this line can increase running time.
            }
        }
    }
    e = clock();
    double t = (double)(e - s) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("%lf\n", t);
    return 0;
}
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我在i5-5257U Mac OS上使用GCC 7.3.0来编译代码 …

performance x86 assembly

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