SIMD+SSE+AVX

SIMD¶

SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。

通过使用矢量寄存器，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。这个特点使SIMD特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。如 AMD的3D NOW！技术

MMX¶

MMX是由57条指令组成的SIMD多媒体指令集，MMX将64位寄存当作2个32位或8个8位寄存器来用，只能处理整形计算，这样的64位寄存器有８组，分别命名为MM0~MM7．这些寄存器不是为MMX单独设置的，而是借用的FPU的寄存器，占用浮点寄存器进行运算（64位MMX寄存器实际上就是浮点数寄存器的别名），以至于MMX指令和浮点数操作不能同时工作。为了减少在MMX和浮点数模式切换之间所消耗的时间，程序员们尽可能减少模式切换的次数，也就是说，这两种操作在应用上是互斥的。

SSE¶

SSE为Streaming SIMD Extensions的缩写。Intel SSE指令通过128bit位宽的专用寄存器, 支持一次操作128bit数据. float是单精度浮点数, 占32bit, 那么可以使用一条SSE指令一次计算4个float数。注意这些SSE指令要求参数中的内存地址必须对齐于16字节边界。

SSE专用矢量寄存器个数，是每个core一个吗？¶

SSE有8个128位寄存器，XMM0 ~XMM7。此外SSE还提供了新的控制/状态寄存器MXCSR。为了回答这个问题，我们需要了解CPU的架构。每个core是独占register的

SSE 相关编译命令¶

addps xmm0, xmm1 ; reg-reg addps xmm0, [ebx] ; reg-mem sse提供了两个版本的指令，其一以后缀ps结尾，这组指令对打包单精度浮点值执行类似mmx操作运算，而第二种后缀ss

SSE 相关函数¶

load系列 eg.__m128 _mm_load_ss (float *p)
store系列 eg.__m128 _mm_set_ss (float w)
其他操作 eg.__m128 _mm_add_ss (__m128 a, __m128 b)包括加法、减法、乘法、除法、开方、最大值、最小值、近似求倒数、求开方的倒数等等浮点操作

SSE指令集的发展¶

1. SSE2则进一步支持双精度浮点数，由于寄存器长度没有变长，所以只能支持２个双精度浮点计算或是４个单精度浮点计算．另外，它在这组寄存器上实现了整型计算，从而代替了MMX． 2. SSE3支持一些更加复杂的算术计算． 3. SSE4增加了更多指令，并且在数据搬移上下了一番工夫，支持不对齐的数据搬移，增加了super shuffle引擎． 4. 由于2007年8月，AMD抢先宣布了SSE5指令集。之后Intel将新出的叫做AVX指令集。由于SSE5和AVX指令集功能类似，并且AVX包含更多的优秀特性，因此AMD决定支持AVX指令集

AVX¶

Advanced Vector Extensions。较新的Intel CPU都支持AVX指令集, 它可以一次操作256bit数据, 是SSE的2倍，可以使用一条AVX指令一次计算8个float数。AVX指令要求内存地址对齐于32字节边界。

SSE 与 AVX的发展¶

性能对比¶

根据参考文章，其中用gcc编译AVX版代码时需要加-mavx选项. 开启-O3选项，一般不用将代码改成多次计算和内存对齐。

判断是否向量化，看汇编¶

GNU¶

gcc -march=native -c -Q --help=target # 查看支持的指令集
g++ -O2 -ftree-vectorize -ftree-vectorizer-verbose=9 -S -c foo.cpp -o /dev/stdout | c++filt # 查看汇编
OBJDUMP # 反汇编

c++函数在linux系统下编译之后会变成如下样子

_ZNK4Json5ValueixEPKc

在linux命令行使用c++filter

$ c++filt _ZNK4Json5ValueixEPKc
Json::Value::operator[](char const*) const

可以得到函数的原始名称，展开后续追踪

intel icpc¶

clang¶

-Rpass=loop-vectorize 
identifies loops that were successfully vectorized.

-Rpass-missed=loop-vectorize 
identifies loops that failed vectorization and indicates if vectorization was specified.

-Rpass-analysis=loop-vectorize 
identifies the statements that caused vectorization to fail.