Question

我正在学习AVX内在用法，问题是如何优化以下代码。我把它移植到内在工作的方式，但我感觉它变得更容易和更有效。

c ++伪代码版

float min_value = FLOAT_MAX;
float result_p = 0;
for loop
{
  float u = ....

  if(u > 0.0f || u < 1.0f)
    continue;

  float p = ...
  float t = ....

  if(t < min_value)
  {
    min_value = t;
    result_p = p;
  }
}

我使用以下代码对其进行了优化：

int resultMask = 0
float min_value = FLOAT_MAX;
float result_p = 0;
for loop
{
  __m256 u = ....

  if(u.m256_f32[0] < 0.0f || u.m256_f32[0] > 1.0f) resultMask &= 0xFE;
  if(u.m256_f32[1] < 0.0f || u.m256_f32[1] > 1.0f) resultMask &= 0xFD;
  if(u.m256_f32[2] < 0.0f || u.m256_f32[2] > 1.0f) resultMask &= 0xFB;
  if(u.m256_f32[3] < 0.0f || u.m256_f32[3] > 1.0f) resultMask &= 0xF7;
  if(u.m256_f32[4] < 0.0f || u.m256_f32[4] > 1.0f) resultMask &= 0xEF;
  if(u.m256_f32[5] < 0.0f || u.m256_f32[5] > 1.0f) resultMask &= 0xDF;
  if(u.m256_f32[6] < 0.0f || u.m256_f32[6] > 1.0f) resultMask &= 0xBF;
  if(u.m256_f32[7] < 0.0f || u.m256_f32[7] > 1.0f) resultMask &= 0x7F;

  if(resultMask == 0)
    continue;

  __m256 p = ...
  __m256 t = ....

  if(resultMask & 0x01) if(t.m256_f32[0] < min_value) {min_value = t.m256_f32[0]; result_p = p.m256_f32[0];}
  if(resultMask & 0x02) if(t.m256_f32[1] < min_value) {min_value = t.m256_f32[1]; result_p = p.m256_f32[1];}
  if(resultMask & 0x04) if(t.m256_f32[2] < min_value) {min_value = t.m256_f32[2]; result_p = p.m256_f32[2];}
  if(resultMask & 0x08) if(t.m256_f32[3] < min_value) {min_value = t.m256_f32[3]; result_p = p.m256_f32[3];}
  if(resultMask & 0x10) if(t.m256_f32[4] < min_value) {min_value = t.m256_f32[4]; result_p = p.m256_f32[4];}
  if(resultMask & 0x20) if(t.m256_f32[5] < min_value) {min_value = t.m256_f32[5]; result_p = p.m256_f32[5];}
  if(resultMask & 0x40) if(t.m256_f32[6] < min_value) {min_value = t.m256_f32[6]; result_p = p.m256_f32[6];}
  if(resultMask & 0x80) if(t.m256_f32[7] < min_value) {min_value = t.m256_f32[7]; result_p = p.m256_f32[7];}
}

所有这些＆＃34;如果＆＃34;很丑，但我找不到另一种解决方案。有人知道如何改变这个？我真的不相信这是最好的。

THX

Answer 1

首先要尝试的是自动矢量化。为此，您需要启用自动矢量化和AVX，例如与GCC gcc -O3 -mavx。但如果你真的想用内在函数来做这件事，你可以尝试这样的事情：

__m256 min_value8 = _mm256_set1_ps(FLT_MAX);
__m256 result_p8  = _mm256_setzero_ps();
__m256 one        = _mm256_set1_ps(1.0);

for(int i=0; i<n; i+=8) {
    //__m256 u8 = _mm256_loadu_ps(&u[i]);
    __m256 u8 = ...
    __m256 t1 = _mm256_cmp_ps(u8, _mm256_setzero_ps(), 2); // u <= 0
    __m256 t2 = _mm256_cmp_ps(one, u8, 2);                 // 1 <= u
    __m256 t3 = _mm256_or_ps(t1,t2);
    if(_mm256_testz_ps(t3,t3)) continue;
    //at least one entry in u8 has u<=0 or u>=1 
    __m256 p8 = ...
    __m256 t8 = ...

    __m256 mask = _mm256_cmp_ps(t8, min_value8, 1);        // t < min_value
    //min_value8 = _mm256_or_ps(_mm256_and_ps(mask,t8), _mm256_andnot_ps(mask,min_value8));
    //result_p8  = _mm256_or_ps(_mm256_and_ps(mask,p8), _mm256_andnot_ps(mask,result_p8));
    min_value8 = _mm256_blendv_ps(min_value8, t8, mask);
    result_p8  = _mm256_blendv_ps(result_p8,  p8, mask);
}
float tmp1[8], tmp2[8];
_mm256_storeu_ps(tmp1, min_value8);
_mm256_storeu_ps(tmp2, result_p8);
float min_value = tmp1[0];
float result_p = tmp2[0];
for(int i=1; i<8; i++) {
    if(tmp1[i]<min_value) {
        min_value = tmp1[i];
        result_p = tmp2[i];
    }
}

这假设迭代是独立的，即p8和t8不依赖于min_value8。

编辑：

我被以下代码打扰

__m256 mask = _mm256_cmp_ps(t8, min_value8, 1);
min_value8 = _mm256_or_ps(_mm256_and_ps(mask,t8), _mm256_andnot_ps(mask,min_value8));
result_p8  = _mm256_or_ps(_mm256_and_ps(mask,p8), _mm256_andnot_ps(mask,result_p8));

一行可以简化为：

min_value8 = _mm256_min_ps(t8, min_value8); //probably faster

但是，在某种意义上使用min会再次计算掩码。更好的解决方案是与面具混合

_m256 mask = _mm256_cmp_ps(t8, min_value8, 1);
min_value8 = _mm256_blendv_ps(min_value8, t8, mask);
result_p8  = _mm256_blendv_ps(result_p8,  p8, mask);

内在代码优化提示

1 个答案: