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转自:开源中国 http://www.oschina.net/news/57481/what-is-new-for-x86-in-upcoming-gcc-50
Part1. 加载/存储组的向量化
GCC 5.0 显著的提升了 vector 向量的加载和存储组的代码质量,我这里说的是连续顺序的迭代,例如:
x = a[i], y = a[i + 1], z = a[i + 2] 通过 i 进行迭代,加载了大小为 3 的组
组大小由加载和存储地址的最大和最小值来确定,例如 (i + 2) – (i) + 1 = 3
组中加载和存储的次数小于和等于组的大小,例如:
x = a[i], z = a[I + 2] 通过 i 进行迭代,尽管只有 2 次加载,但是加载组的大小为 3
GCC 4.9 向量组的大小是 2 的指数,而 GCC 5.0 向量化组的大小是 3 ,也可以是 2 的指数,其他的组大小使用比较少。
最常用加载和存储组的场景是结构数组。
图像转换 (例如将 RGB 结构转为其他)(场景测试 https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=52252)
多维的坐标 (测试场景 https://gcc.gnu.org/bugzilla/show_bug.cgi?id=61403)
向量的乘法常数矩阵
a[i][0] = 7 * b[i][0] - 3 * b[i][1];
a[i][1] = 2 * b[i][0] + b[i][1];
基本上 GCC 5.0 给我们带来了:
引入大小为 3 的向量加载和存储组
改进对原有支持的其他组大小
通过为特定的 x86 CPU 优化的代码来最大化加载和存储组性能
下面是一个用来比较 GCC 4.9 和 GCC 5.0 性能的一段代码(最大化向量中的元素个数)
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int i, j, k;
byte *in = a, *out = b;
for (i = 0; i < 1024; i++)
{
for (k = 0; k < STGSIZE; k++)
{
byte s = 0;
for (j = 0; j < LDGSIZE; j++)
s += in[j] * c[j][k];
out[k] = s;
}
in += LDGSIZE;
out += STGSIZE;
}
而 "c" 是一个固定的矩阵:
?
1
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8
const byte c[8][8] = {1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, -1,
1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1,
1, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1,
-1, 1, -1, 1, -1, 1, -1, 1,
-1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, 1,
-1, -1, -1, -1, 1, 1, 1, 1,
-1, -1, -1, 1, 1, 1, -1, 1,
1, -1, 1, 1, 1, -1, -1, -1};
在循环中使用简单的计算,例如 add、sub 等操作速度非常快。
“in“ 和 “out” 指针指向全局数组 "a[1024 * LDGSIZE]" 和 "b[1024 * STGSIZE]"
byte 是一个无符号的 char
LDGSIZE 和 STGSIZE – 根据组大小定义加载和存储组的宏
编译选项 "-Ofast" 加 "-march=slm" 用于 Silvermont, "-march=core-avx2" 用于 Haswell 以及所有合并 -DLDGSIZE={1,2,3,4,8} -DSTGSIZE={1,2,3,4,8}
GCC 5.0 到 4.9 (时间上,越大越好)
Silvermont: Intel(R) Atom(TM) CPU C2750 @ 2.41GHz
性能提升 6.5 倍
上表结果我们可以看到组大小为 3 的时候结果没那么好。因为当组大小为 3 时在 Slivermont 上需要 8 个 pshufb 指令和大约 5 个 ticks。当然循环依然是向量化的,如果在循环内有更消耗 CPU 的计算,那么效果还是会很不错。(我们再看其他组大小)
Haswell: Intel(R) Core(TM) i7-4770K CPU @ 3.50GHz
性能提升 3 倍!
在 Haswell 上组大小为 3 的时候只需 1 个 tick。我们能看到最大的提升就是组大小为 3 的时候。
上述的实验你可以通过下面地址获取相应编译器
GCC 4.9: https://gcc.gnu.org/gcc-4.9
GCC 5.0 trunk built at revision 217914: https://gcc.gnu.org/viewcvs/gcc/trunk/?pathrev=218160
Download matrix.zip
via intel
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原文地址:http://www.cnblogs.com/zhchngzng/p/4133991.html