x86最大/最小asm指令?
是否有任何可以加速Core i7架构上双/整数矢量最小/最大值计算的asm指令?x86最大/最小asm指令?
更新:
我没想到会这么丰富的解答,谢谢。 所以我看到最大/最小值可能没有分支。 我有子问题:
有没有一种有效的方法来获得最大的双数的索引?
对于32位有符号/无符号整数,SSE4具有PMAXSD
或PMAXUD
,这可能很有用。
SSE2具有MAXPD
和MAXSD
其中比较和跨地区对双打的,所以你按照N/2-1 MAXPDs一个MAXSD得到n的向量的最大值,与负载和操作的通常交错。
有以上MIN等值。
对于双的情况下,你可能不会做的更好汇编比SSE模式半像样的C++编译器:
peregrino:$ g++ -O3 src/min_max.cpp -o bin/min_max
peregrino:$ g++ -O3 -msse4 -mfpmath=sse src/min_max.cpp -o bin/min_max_sse
peregrino:$ time bin/min_max
0,40
real 0m0.874s
user 0m0.796s
sys 0m0.004s
peregrino:$ time bin/min_max_sse
0,40
real 0m0.457s
user 0m0.404s
sys 0m0.000s
其中min_max计算的500个双打阵列的最小值和最大值用天真的循环10万次:
bool min_max (double array[], size_t len, double& min, double& max)
{
double min_value = array [ 0 ];
double max_value = array [ 0 ];
for (size_t index = 1; index < len; ++index) {
if (array [ index ] < min_value) min_value = array [ index ];
if (array [ index ] > max_value) max_value = array [ index ];
}
min = min_value;
max = max_value;
}
针对两部分,传统的优化删除从最大操作分支是比较值,获得标志作为一个唱(比如给出0或1),减去1(给出0或0xffff_ffff),'和'与两个可能结果的异或,所以你得到相当于(a > best ? (current_index^best_index) : 0)^best_index)
。我怀疑有一种简单的SSE方式来做到这一点,只是因为SSE倾向于使用压缩值而不是标记值;有一些水平索引操作,所以你可以尝试找到最大值,然后从原始向量中的所有元素中减去该值,然后收集符号位,并且签名的零将对应于最大值的索引,但这可能会除非您使用短裤或字节,否则不会有所改进。
您只需要log2(vector_length)shuffle + MAXPS/MAXPD操作(而不是VL/2)来获取单个SIMD向量的水平最大值。这与[水平总和]基本上是一样的想法(https://stackoverflow.com/questions/6996764/fastest-way-to-do-horizontal-float-vector-sum-on-x86):每次缩小一半。 (或将结果广播到每个元素,交换高/低)。 – 2017-08-07 08:03:31
如果你不是内存瓶颈,使用多个累加器展开应该会提供比2x更好的速度。 ('MAXPD'有3或4个周期的延迟,但每个周期的吞吐量为1,所以你需要编译器发出使用多个向量的asm,并将它们结合到数组末尾。)clang往往会这样做,矢量化,但gcc通常不会。 – 2017-08-07 08:06:47
来自SSE的MAXPS和MINPS都对打包的单精度浮点数进行操作。 PMAXSW,PMINSW,PMAXUB和PMINUB均可对包装的8位字进行操作,无论是有符号还是无符号。请注意,这些比较两个输入SSE寄存器或地址位置元素明智并将结果存储到一个SSE寄存器或内存位置。
MAXPS和MINPS的SSE2版本应该可以在双精度浮点上工作。
您使用哪种编译器和优化标志?如果您的目标支持它们,gcc 4.0和更高版本应自动矢量化操作,而早期版本可能需要特定的标志。
在回答你的第二个问题:在大多数平台上,有一些已经包含优化库这个操作的实现(以及大多数其他简单的向量操作)。 使用它们。
- 在OS X上,存在
vDSP_maxviD()
和cblas_idamax()
的Accelerate.framework - 英特尔编译器包括IPP和MKL库,具有高性能的实现,包括
cblas_idamax()
- 大多数Linux系统将有
cblas_idamax()
在BLAS图书馆中,根据其出处可能调整或可能不调整;关心性能的用户通常会有很好的实现(或者可以被说服去安装一个) - 如果一切都失败了,你可以使用ATLAS(自动调优线性代数软件)在目标平台 上获得不错的性能实现
对于您的第二个问题,您可能需要考虑收集和存储这些数据的方式。
您可以将数据存储在保持数据始终排序的B树中,只需要进行对数比较操作。
然后你总是知道最大值是多少。
既然你只处理300个双打,自平衡二叉树可能是最好的。 http://en.wikipedia.org/wiki/Self-balancing_binary_search_tree – Drew 2012-02-16 03:29:01
为什么不是二进制堆?恒定的时间比对数更好... – 2014-04-13 20:34:59
更新:我只是意识到,你说在第2部分“阵列”,而不是“矢量”我会在这里反正如果离开这非常有用。
重新:两部分:找到最大/最小元件的在SSE矢量的索引:
-
做一个水平最大。对于2个
double
元素的128b向量,这只是一个shufpd
+maxpd
将结果广播到这两个元素。对于其他情况,它当然会采取更多步骤。有关想法,请参阅Fastest way to do horizontal float vector sum on x86,将
addps
替换为maxps
或minps
。 (但请注意,16位整数是特殊的,因为你可以使用SSE4phminposuw
。对于最大,从255减去) -
执行矢量原始载体,每一个元素是最大的载体之间的填充比较。
(
pcmpeqq
整数位模式或通常cmpeqpd
都将为double
情况下工作)。 -
int _mm_movemask_pd (__m128d a)
(movmskpd
)以比较结果作为整数位图。 - 位扫描(
bsf
)它用于(第一次)匹配:index = _bit_scan_forward(cmpmask)
。如果使用整数比较,则cmpmask = 0是不可能的(因为即使它们是NaN,至少一个元素也会匹配)。
这应该编译成只有6条指令(包括一个movapd
)。是的,刚刚检查the Godbolt compiler explorer,它确实与SSE。
#include <immintrin.h>
#include <x86intrin.h>
int maxpos(__m128d v) {
__m128d swapped = _mm_shuffle_pd(v,v, 1);
__m128d maxbcast = _mm_max_pd(swapped, v);
__m128d cmp = _mm_cmpeq_pd(maxbcast, v);
int cmpmask = _mm_movemask_pd(cmp);
return _bit_scan_forward(cmpmask);
}
请注意,_mm_max_pd
is not commutative with NaN inputs。如果NaN可能,并且您不关心Intel Nehalem的性能,则可以考虑使用_mm_cmpeq_epi64
来比较位模式。尽管如此,从float到vec-int的旁路延迟在Nehalem上是一个问题。
NaN!= NaN在IEEE浮点,因此_mm_cmpeq_pd
结果掩码可能在全NaN情况下全部为零。
您可以在2元素的情况下始终得到0或1的另一件事是用cmpmask >> 1
替换位扫描。 (bsf
奇怪,输入=全零)。
什么是宿主语言?如果它是c/C++,我不会担心它太多。 – 2009-12-28 14:48:17
最大约300个双打是大型项目的最内层循环。在8'000行代码中,大约有10%花费了85%的时间。主机语言并不重要,正因为如此。但是,它是C++ – 2009-12-28 14:51:41