在你的帮助下,我在我的代码(下面的示例)中使用了SSE,性能得到了显着提升,我想知道是否可以通过使用AVX的256位寄存器来改善这种提升。
int result[4] __attribute__((aligned(16))) = {0};
__m128i vresult = _mm_set1_epi32(0);
__m128i v1, v2, vmax;
for (int k = 0; k < limit; k += 4) {
v1 = _mm_load_si128((__m128i *) & myVector[positionNodeId + k]);
v2 = _mm_load_si128((__m128i *) & myVector2[k]);
vmax = _mm_add_epi32(v1, v2);
vresult = _mm_max_epi32(vresult, vmax);
}
_mm_store_si128((__m128i *) result, vresult);
return max(max(max(result[0], result[1]), result[2]), result[3]);
所以,我有3个问题:如何将上述相当简单的SSE代码转换为AVX?我应该导入什么标题?我应该用什么标志告诉我的gcc编译器(而不是-sse4.1)让AVX工作?
提前致谢。为了你的帮助。
答案 0 :(得分:2)
1.) This code can be easily converted to AVX2 (see below)
2.) #include <x86intrin.h>
3.) compile with -mavx2
您需要一个支持AVX2的CPU。目前只有Intel Haswell处理器支持此功能。我还没有Haswell处理器,所以我无法测试代码。
int result[8] __attribute__((aligned(32))) = {0};
__m256i vresult = _mm256_set1_epi32(0);
__m256i v1, v2, vmax;
for (int k = 0; k < limit; k += 8) {
v1 = _mm256_load_si256((__m256i *) & myVector[positionNodeId + k]);
v2 = _mm256_load_si256((__m256i *) & myVector2[k]);
vmax = _mm256_add_epi32(v1, v2);
vresult = _mm256_max_epi32(vresult, vmax);
}
return horizontal_max_Vec8i(vresult);
//_mm256_store_si256((__m256i *) result, vresult);
//int mymax = result[0];
//for(int k=1; k<8; k++) {
// if(result[k]>mymax) mymax = result[k];
//}
//return mymax;
编辑:我怀疑,因为你只运行超过64个元素,所以水平最大值有一个很小但不是无关紧要的计算时间。我想出了一个用于SSE的horizontal_max_Vec4i
函数和一个用于AVX的horizontal_max_Vec8i
函数(它不需要AVX2)。尝试将max(max(max(result[0], result[1]), result[2]), result[3])
替换为horizontal_max_Vec4i
。
int horizontal_max_Vec4i(__m128i x) {
__m128i max1 = _mm_shuffle_epi32(x, _MM_SHUFFLE(0,0,3,2));
__m128i max2 = _mm_max_epi32(x,max1);
__m128i max3 = _mm_shuffle_epi32(max2, _MM_SHUFFLE(0,0,0,1));
__m128i max4 = _mm_max_epi32(max2,max3);
return _mm_cvtsi128_si32(max4);
}
int horizontal_max_Vec8i(__m256i x) {
__m128i low = _mm256_castsi256_si128(x);
__m128i high = _mm256_extractf128_si256(x,1);
return horizontal_max_Vec4i(_mm_max_epi32(low,high));
}