在4个__m256d寄存器

时间：2016-03-11 16:28:12

标签： c++ simd intrinsics avx avx2

我无法弄清楚如何实施：

__m256d min(__m256d A, __m256d B, __m256d C, __m256d D)
{
    __m256d result;

    // result should contain 4 minimal values out of 16 : A[0], A[1], A[2], A[3], B[0], ... , D[3]
    // moreover it should be result[0] <= result[1] <= result[2] <= result[2]

     return result;
}

有关如何以智能方式使用_mm256_min_pd，_mm256_max_pd和随机播放/置换的任何想法？

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这是我到目前为止所在的地方：

    __m256d T = _mm256_min_pd(A, B);
    __m256d Q = _mm256_max_pd(A, B);
    A = T; B = Q;
    T = _mm256_min_pd(C, D);
    Q = _mm256_max_pd(C, D);
    C = T; D = Q;
    T = _mm256_min_pd(B, C);
    Q = _mm256_max_pd(B, C);
    B = T; C = Q;
    T = _mm256_min_pd(A, B);
    Q = _mm256_max_pd(A, B);
    A = T; D = Q;
    T = _mm256_min_pd(C, D);
    Q = _mm256_max_pd(C, D);
    C = T; D = Q;
    T = _mm256_min_pd(B, C);
    Q = _mm256_max_pd(B, C);
    B = T; C = Q;
我们有：     A [0]＆lt; B [0]＆lt; C [0]＆lt; d [0]，     A [1]＆lt; B [1]＆lt; C [1]＆lt; d [1]，     A [2]＆lt; B [2]＆lt; C [2]＆lt; d [2]，     A [3]＆lt; B [3]＆lt; C [3]＆lt; d [3]，

因此最小值在A＆＃39之间，第二个最小值在A或B中，...... 不知道从那里去哪里......

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第二个想法是问题可以自行减少，但有2个输入 __m256元素。如果可以这样做，那么只需做min4（A，B） - ＆gt; P，min4（C，D） - > Q，min4（P，Q） - ＆gt;返回值。

不知道如何为两个载体：）

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更新2：问题几乎解决了 - 以下函数计算4个最小值。

__m256d min4(__m256d A, __m256d B, __m256d C, __m256d D)
{
    __m256d T;
    T = _mm256_min_pd(A, B);
    B = _mm256_max_pd(A, B);            
    B = _mm256_permute_pd(B, 0x5);
    A = _mm256_min_pd(T, B);            
    B = _mm256_max_pd(T, B);            
    B = _mm256_permute2f128_pd(B, B, 0x1);
    T = _mm256_min_pd(A, B);
    B = _mm256_max_pd(A, B);
    B = _mm256_permute_pd(B, 0x5);
    A = _mm256_min_pd(A, B);

    T = _mm256_min_pd(C, D);
    D = _mm256_max_pd(C, D);            
    D = _mm256_permute_pd(D, 0x5);
    C = _mm256_min_pd(T, D);            
    D = _mm256_max_pd(T, D);            
    D = _mm256_permute2f128_pd(D, D, 0x1);
    T = _mm256_min_pd(C, D);
    D = _mm256_max_pd(C, D);
    D = _mm256_permute_pd(D, 0x5);
    C = _mm256_min_pd(C, D);

    T = _mm256_min_pd(A, C);
    C = _mm256_max_pd(A, C);            
    C = _mm256_permute_pd(C, 0x5);
    A = _mm256_min_pd(T, C);            
    C = _mm256_max_pd(T, C);            
    C = _mm256_permute2f128_pd(C, C, 0x1);
    T = _mm256_min_pd(A, C);
    C = _mm256_max_pd(A, C);
    C = _mm256_permute_pd(C, 0x5);
    A = _mm256_min_pd(A, C);

    return A;
};

剩下的就是在返回之前按A在递增顺序中对值进行排序。

2 个答案:

答案 0 :(得分：3)

最好做一些SIMD比较，减少到8或4（就像你现在的那样）候选者，然后解压缩到向量寄存器中的标量双精度数。这不需要涉及内存往返：vextractf128高半部分（_mm256_extractf128_pd），并投下低半部分。也许使用movhlps（_mm_movehl_ps）将__m128的高半部分降低到低半部分（尽管在使用AVX的CPU上，您只需保存一两个代码字节而不是一个立即洗牌;它不像在一些旧CPU上那样快。）

IDK是否可以使用shuffle解压缩或只是存储。也许混合使用两者，以保持随机端口和存储/加载端口繁忙将会很好。显然，每个向量中的低双精度已经作为标量存在，所以这是你不必加载的。 （并且编译器很难通过存储和重新加载作为标量来利用它，甚至是本地数组。）

即使没有非常缩小候选集，在解包之前的一些SIMD比较器可以减少分支标量代码预期的交换/混洗量，减少分支误预测惩罚。

正如我在Paul R的回答中所描述的那样，在标量代码中，您可能会使用插入排序类型的算法。但它更像是一个优先级队列：只插入前4个元素。如果新候选人大于现有最大候选人，请继续前进。否则插入 - 将其排序到按排序顺序维护的4个候选列表中。

我找到了really nice paper on SIMD sorting networks, with specific discussion of AVX。当使用SIMD packed-min / packed-max指令对几个矢量寄存器数据进行排序时，他们会详细介绍所需的shuffle。他们甚至在他们的例子中使用了像_mm512_shuffle_epi32这样的内在函数。他们说他们的结果适用于AVX，即使他们在他们的例子中使用了AVX-512掩码寄存器。

这只是本文的最后一点，他们谈到合并使用小排序作为大型并行排序的构建块。我无法在任何地方找到他们的实际代码，所以也许他们从未发布他们基准测量的完整实现来制作他们的图表。 ：（

顺便说一下，我写了一篇关于float成员对64位结构进行排序的前一个answer with some not-very-great ideas，但这并不适用于此，因为我只是解决了处理有效载荷的复杂问题（你不知道）有））。

我现在没有时间来完成这个答案，所以我只是发布一个我的想法摘要：

将该纸张的2寄存器方法调整为AVX（或AVX2）。我不确定如何最好地模仿他们的AVX512屏蔽最小/最大指令。 ：/我稍后可能会更新。您可能希望通过电子邮件发送作者并询问他们用于对桌面CPU进行基准测试的代码。

无论如何，在成对的regs上使用2-register功能，从4减少到2 regs，然后再减少到1 reg。与您的版本不同，他们会生成一个完全排序的输出寄存器。

尽可能避免跨车道洗牌可能会很棘手。我不确定你是否可以通过使用shufpd（__m256d _mm256_shuffle_pd (__m256d a, __m256d b, const int select);）在改组时组合来自两个源regs的数据获得任何收益。 256b版本可以在每个通道上执行不同的随机播放，使用4位imm8而不是2位。

这是一个有趣的问题，但遗憾的是我不应该花时间自己写一个完整的解决方案。如果我有时间，我想比较插入排序优先级队列和同一个pqueue的排序网络完全展开的实现，每个元素分别为4,8,12和16个元素。 （在进行标量之前，不同级别的SIMD排序网络）。

我发现的链接：

答案 1 :(得分：1)

这是一个纯粹的“水平”操作，并不适合SIMD - 我怀疑将四个向量存储在内存中，对16个值进行排序，然后将前四个加载到结果向量中会更快： / p> 

__m256d min(__m256d A, __m256d B, __m256d C, __m256d D)
{
    double buff[16] __attribute__ ((aligned(32)));

    _mm256_store_pd(&buff[0], A);
    _mm256_store_pd(&buff[4], B);
    _mm256_store_pd(&buff[8], C);
    _mm256_store_pd(&buff[12], D);

    std::partial_sort(buff, buff+4, buff+16);

    return _mm256_load_pd(&buff[0]);    
}

为了提高性能，您可以实现一个内联自定义排序例程，该例程对16个元素进行硬编码。

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