我有一个紧凑的内循环，吸收了相当多的CPU能力。所以我正在努力优化它。我有两个版本的代码，一个用于浮点数，另一个用于uint8_t。浮点版本有点快，因为它会向量化，而整数数学则不会。无论如何强制整数数学进行向量化？这有可能吗？最后，它会有用吗？或整数数学被高估了吗？
#include <algorithm>
#include <array>
typedef std::array<float, 3> Vec3F;
Vec3F v3fSpread(Vec3F const& source, Vec3F dest, float drop) {
if (source[0] <= dest[0] + drop && source[1] <= dest[1] + drop && source[2] <= dest[2] + drop) {
return dest;
} else {
float denom = std::max(source[0], std::max(source[1], source[2]));
dest[0] = std::max(source[0] - drop * source[0] / denom, dest[0]);
dest[1] = std::max(source[1] - drop * source[1] / denom, dest[1]);
dest[2] = std::max(source[2] - drop * source[2] / denom, dest[2]);
return dest;
}
}
汇编成（56行）：
v3fSpread(std::array<float, 3ul> const&, std::array<float, 3ul>, float):
movq %xmm0, -40(%rsp)
movaps %xmm2, %xmm0
movd %xmm1, %rax
movss -40(%rsp), %xmm6
movl %eax, -32(%rsp)
movss (%rdi), %xmm1
addss %xmm6, %xmm0
movss -36(%rsp), %xmm7
movss -32(%rsp), %xmm8
movss 4(%rdi), %xmm3
ucomiss %xmm1, %xmm0
jb .L24
movaps %xmm2, %xmm0
movss 8(%rdi), %xmm4
addss %xmm7, %xmm0
ucomiss %xmm3, %xmm0
jae .L4
.L5:
movaps %xmm4, %xmm0
movaps %xmm1, %xmm5
maxss %xmm3, %xmm0
mulss %xmm2, %xmm5
maxss %xmm1, %xmm0
divss %xmm0, %xmm5
subss %xmm5, %xmm1
movaps %xmm2, %xmm5
mulss %xmm3, %xmm5
mulss %xmm4, %xmm2
maxss %xmm1, %xmm6
divss %xmm0, %xmm5
movss %xmm6, -24(%rsp)
divss %xmm0, %xmm2
subss %xmm5, %xmm3
maxss %xmm3, %xmm7
movss %xmm7, -20(%rsp)
movq -24(%rsp), %xmm0
subss %xmm2, %xmm4
maxss %xmm4, %xmm8
movss %xmm8, -16(%rsp)
movd -16(%rsp), %xmm1
ret
.L24:
movss 8(%rdi), %xmm4
jmp .L5
.L4:
movaps %xmm2, %xmm0
addss %xmm8, %xmm0
ucomiss %xmm4, %xmm0
jb .L5
movss %xmm6, -24(%rsp)
movss %xmm7, -20(%rsp)
movss %xmm8, -16(%rsp)
movq -24(%rsp), %xmm0
movd -16(%rsp), %xmm1
ret
和
#include <algorithm>
#include <array>
#include <inttypes.h>
typedef std::array<uint8_t, 3> Vec3B;
typedef std::array<int32_t, 3> Vec3I;
Vec3B v3bSpread(Vec3B const& source, Vec3B dest, int32_t drop) {
Vec3I intSource = {source[0], source[1], source[2]};
Vec3I intDest = {dest[0], dest[1], dest[2]};
if (intSource[0] <= intDest[0] + drop && intSource[1] <= intDest[1] + drop && intSource[2] <= intDest[2] + drop) {
return dest;
} else {
int32_t denom = std::max(intSource[0], std::max(intSource[1], intSource[2]));
dest[0] = (uint8_t)std::max<int32_t>(intSource[0] - drop * intSource[0] / denom, intDest[0]);
dest[1] = (uint8_t)std::max<int32_t>(intSource[1] - drop * intSource[1] / denom, intDest[1]);
dest[2] = (uint8_t)std::max<int32_t>(intSource[2] - drop * intSource[2] / denom, intDest[2]);
return dest;
}
}
汇编成（68行）：
v3bSpread(std::array<unsigned char, 3ul> const&, std::array<unsigned char, 3ul>, unsigned int):
pushq %rbx
movzbl %sil, %r11d
movl %esi, %ebx
movzbl (%rdi), %r8d
movzbl %r11b, %eax
shrw $8, %bx
addl %edx, %eax
shrl $16, %esi
movzbl 1(%rdi), %r10d
movl %edx, %r9d
movzbl 2(%rdi), %edi
cmpl %eax, %r8d
ja .L4
movzbl %bl, %eax
addl %edx, %eax
cmpl %eax, %r10d
jbe .L10
.L4:
cmpl %edi, %r10d
movl %edi, %ecx
movl %r8d, %eax
cmovge %r10d, %ecx
cmpl %ecx, %r8d
cmovge %r8d, %ecx
imull %r9d, %eax
xorl %edx, %edx
divl %ecx
subl %eax, %r8d
movl %r10d, %eax
cmpl %r11d, %r8d
cmovge %r8d, %r11d
imull %r9d, %eax
xorl %edx, %edx
movb %r11b, -32(%rsp)
divl %ecx
movzbl %bl, %edx
subl %eax, %r10d
movl %edi, %eax
cmpl %edx, %r10d
cmovl %edx, %r10d
imull %r9d, %eax
xorl %edx, %edx
movb %r10b, -31(%rsp)
divl %ecx
subl %eax, %edi
movzbl %sil, %eax
cmpl %eax, %edi
cmovl %eax, %edi
movb %dil, -30(%rsp)
.L6:
movzbl -31(%rsp), %eax
movzbl -32(%rsp), %edx
movb %al, %dh
movzbl -30(%rsp), %eax
popq %rbx
salq $16, %rax
orq %rdx, %rax
ret
.L10:
movzbl %sil, %eax
addl %edx, %eax
cmpl %eax, %edi
ja .L4
movb %r11b, -32(%rsp)
movb %bl, -31(%rsp)
movb %sil, -30(%rsp)
jmp .L6
答案 0 :(得分：12)
是什么让您认为生成的浮点代码是矢量化的？我看到的所有SSE指令都是-ss后缀，即Scalar-Single，而不是Packed-Single。
就矢量化这个代码的可能性而言，我认为不可能用SSEx对整数代码进行矢量化，因为没有SSE整数除法指令。
答案 1 :(得分：8)
有时手动优化根本不会导致优化。由于这三个向量组件更新语句本质上是一个展开循环，您最好将它们保存为循环来提示编译器：
for (int i = 0; i < 3; i++)
dest[i] = std::max(source[i] - drop * source[i] / denom, dest[i]);
如果怀疑GCC是否有任何矢量化，请使用-ftree-vectorizer-verbose=7使树矢量（更多）更加健谈：
带循环的整数版本：
$ gcc-4.7 -O3 -std=c++0x -msse4.2 -ftree-vectorizer-verbose=7 -funroll-loops -S vec_int.cpp
Analyzing loop at vec_int.cpp:13
...
13: not vectorized: relevant stmt not supported: D.46751_60 = D.46750_59 / prephitmp.65_135;
vec_int.cpp:6: note: vectorized 0 loops in function.
这只是表明了mattst88已经指出的内容 - 在SSE（AVX中）中没有可用的整数除法指令。
带循环的浮点版本：
$ gcc-4.7 -O3 -std=c++0x -msse4.2 -ftree-vectorizer-verbose=7 -funroll-loops -S vec_float.cpp
Analyzing loop at vec_float.cpp:9
...
9: not vectorized: iteration count too small.
vec_float.cpp:4: note: vectorized 0 loops in function.
同样，没有矢量化 - 循环迭代太少。 GCC没有矢量运气。
另一方面，来自知名芯片供应商的13.0 beta版C ++编译器能够对浮点循环进行矢量化（以前的版本不能这样做），而不是整数。以下是它生成的程序集的示例：
# parameter 1: %rdi
# parameter 2: %xmm0 %xmm1
# parameter 3: %xmm2
movlps %xmm0, -24(%rsp)
movss (%rdi), %xmm9
addss %xmm2, %xmm0
movss %xmm1, -16(%rsp)
movss 4(%rdi), %xmm3
movss 8(%rdi), %xmm1
comiss %xmm9, %xmm0
jae ..B1.3 # Prob 22%
..B1.2:
lea -16(%rsp), %rax
jmp ..B1.6
..B1.3:
movss -20(%rsp), %xmm0
lea -16(%rsp), %rax
addss %xmm2, %xmm0
comiss %xmm3, %xmm0
jb ..B1.6 # Prob 78%
..B1.4:
movss (%rax), %xmm0
addss %xmm2, %xmm0
comiss %xmm1, %xmm0
jb ..B1.6 # Prob 43%
..B1.5:
movsd -24(%rsp), %xmm0
movss -16(%rsp), %xmm1
ret
..B1.6:
movaps %xmm2, %xmm5
maxss %xmm1, %xmm3
movsd (%rdi), %xmm7
maxss %xmm3, %xmm9
movaps %xmm9, %xmm3
; ------------------------- here starts the SIMD part
shufps $0, %xmm3, %xmm3
rcpps %xmm3, %xmm4
mulps %xmm4, %xmm3
mulps %xmm4, %xmm3
addps %xmm4, %xmm4
shufps $0, %xmm5, %xmm5
subps %xmm3, %xmm4
mulps %xmm7, %xmm5
mulps %xmm4, %xmm5
movsd -24(%rsp), %xmm6
subps %xmm5, %xmm7
maxps %xmm6, %xmm7
movlpd %xmm7, -24(%rsp)
; ------------------------- here ends the SIMD part :)
movss 8(%rdi), %xmm8
mulss %xmm8, %xmm2
divss %xmm9, %xmm2
subss %xmm2, %xmm8
maxss (%rax), %xmm8
movss %xmm8, (%rax)
movsd -24(%rsp), %xmm0
movss -16(%rsp), %xmm1
ret
（AVX代码看起来几乎相同）
仍然只有三次迭代中的两次被矢量化，并且生成的代码中有一些WTF部分让我抓住了我的脑袋......
请注意，矢量化不是免费的，有时精心设计的串行代码可能比相应的SIMD版本更有效。