有效使用英特尔编译器SVML`__m128 _mm_sincos_ps()`

时间:2018-09-07 18:00:37

标签: optimization vectorization simd avx icc

我有一个简单的循环:

for (ii = 0; ii < numRows * numCols; ii++)
    {
        mCOmega[ii] = cosf(paramOmega * mI[ii]);
        mSOmega[ii] = sinf(paramOmega * mI[ii]);
    }

}

我想通过__m128 _mm_sincos_ps ()使用Intel Compiler + SVML进行优化。

我正在努力寻找一种有效的方式来加载数据并从__m128 _mm_sincos_ps ()的输出中存储数据。

__m128 _mm_sincos_ps ()编写此循环的最有效方法是什么?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

以下内容在godbolt上编译没有任何问题:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mathimf.h>
#include <immintrin.h>

void test (const float * restrict mI, 
           float * restrict mCOmega,
           float * restrict mSOmega,
           float paramOmega,
           int numRows,
           int numCols)
{   
    __m128 x, sin_x, cos_x;
    int ii;
    for (ii = 0; ii < numRows * numCols; ii = ii + 4)
    {   x = _mm_loadu_ps((float*)&mI[ii]);
        x = _mm_mul_ps(x, _mm_set1_ps(paramOmega));
        sin_x = _mm_sincos_ps(&cos_x, x);
        _mm_storeu_ps((float*)&mCOmega[ii], cos_x);
        _mm_storeu_ps((float*)&mSOmega[ii], sin_x);
    }   
}