Question

我想要优化的代码基本上是一个简单但很大的算术公式，自动分析代码以并行计算独立的乘法/加法应该相当简单，但我读到自动向量化仅适用于循环。

我已多次阅读，应该不惜一切代价避免通过联合或其他方式访问向量中的单个元素，而应该替换为_mm_shuffle_pd（我只处理双打）...

我似乎没有想出如何将__m128d向量的内容存储为双精度而不将其作为联合访问。此外，与标量代码相比，这样的操作是否会带来任何性能提升？

union {
  __m128d v;
  double d[2];
} vec;
union {
  __m128d v;
double d[2];
} vec2;

vec.v = index1;
vec2.v = index2;
temp1 = _mm_mul_pd(temp1, _mm_set_pd(bvec[vec.d[1]], bvec[vec2[1]]));

另外，两个工会看起来很丑陋，但在使用时

union dvec {
  __m128d v;
  double d[2];
} vec;

尝试将indexX声明为dvec，编译器抱怨dvec未声明。

Answer 1

不幸的是，如果您查看MSDN，它会说以下内容：

您不应直接访问 __m128d字段。 但是，您可以在调试器中看到这些类型。 __m128类型的变量映射到XMM [0-7]寄存器。

我不是SIMD的专家，但是这告诉我你正在做的事情因为它不适合而无法工作。

编辑：

我只是found this，它说：

仅在赋值的左侧使用__m128，__ m128d和__m128i，作为返回值或作为参数。不要在其他算术表达式中使用它，例如＆＃34; +＆＃34;和＆＃34;＆gt;＆gt;＆＃34;。

它还说：

在聚合中使用__m128，__ m128d和__m128i对象，例如联合（例如，访问浮点元素）和结构。

所以也许你可以使用它们，但只能在工会中使用它们。然而，似乎与MSDN所说的相矛盾。

<强> EDIT2：

Here is another interesting resource that describes with examples on how to use these SIMD types

在上面的链接中，您会找到以下这一行：

#include <math.h>
#include <emmintrin.h>
double in1_min(__m128d x)
{
    return x[0];
}

在上面我们使用gcc 4.6中的新扩展来通过索引访问高低部分。较旧版本的gcc需要使用union并写入两个双精度数组。这很麻烦，并且在关闭优化时会非常慢。

Answer 2

func testme(testArr: [Int], shufflefunction : Shufflefunction = .shuffle) -> [Int] { return tetsArr.shufflefunction } + _mm_cvtsd_f64

双打：

_mm_unpackhi_pd

对于浮点数，我在How to convert a hex float to a float in C/C++ using _mm_extract_ps SSE GCC instrinc function

上发布了以下示例

#include <assert.h> #include <x86intrin.h> int main(void) { __m128d x = _mm_set_pd(1.5, 2.5); /* _mm_cvtsd_f64 + _mm_unpackhi_pd */ assert(_mm_cvtsd_f64(x) == 2.5); assert(_mm_cvtsd_f64(_mm_unpackhi_pd(x, x)) == 1.5); } + _mm_cvtss_f32
_mm_shuffle_ps

对于整数，您可以使用_MM_EXTRACT_FLOAT：

_mm_extract_epi32

GitHub upstream。

编译并运行以下示例：

#include <assert.h>

#include <x86intrin.h>

int main(void) {
    __m128i x = _mm_set_epi32(1, 2, 3, 4);
    assert(_mm_extract_epi32(x, 3) == 4);
    assert(_mm_extract_epi32(x, 2) == 3);
    assert(_mm_extract_epi32(x, 1) == 1);
    assert(_mm_extract_epi32(x, 0) == 1);
}

在Ubuntu 19.04 amd64上测试。

Answer 3

在“emmintrin.h”中定义了一个双_mm_cvtsd_f64（__ m128d a）函数来访问两个双精度的sse向量的下半部分。

来自英特尔内在指南：

概要

double _mm_cvtsd_f64（__ m128d a）
包括“emmintrin.h”
说明：movsd
CPUID功能标志：SSE2

<强>描述：将a的低位双精度（64位）浮点元素复制到dst。

操作 dst [63：0]：= a [63：0]

如何将__m128d simd向量的内容存储为双精度而不将其作为联合访问？

3 个答案: