为什么AVX点产品比本机C 代码慢

Why AVX dot product slower than native C++ code

本文关键字：本机 代码 AVX 为什么      更新时间：2023-10-16

我有以下AVX和本机代码：

__forceinline double dotProduct_2(const double* u, const double* v)   
{  
    _mm256_zeroupper();   
    __m256d xy          = _mm256_mul_pd(_mm256_load_pd(u), _mm256_load_pd(v));
    __m256d temp        = _mm256_hadd_pd(xy, xy);
    __m128d dotproduct  = _mm_add_pd(_mm256_extractf128_pd(temp, 0), _mm256_extractf128_pd(temp, 1));
    return dotproduct.m128d_f64[0];
}
__forceinline double dotProduct_1(const D3& a, const D3& b)
{
    return a[0] * b[0] + a[1] * b[1] + a[2] * b[2] + a[3] * b[3];
}

和各自的测试脚本：

std::cout << res_1 << " " << res_2 << " " << res_3 << 'n';
{
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < (1 << 30); ++i)
    {
        zx_1 += dotProduct_1(aVx[i % 10000], aVx[(i + 1) % 10000]);
    }
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "NAIVE : " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2 - t1).count() << 'n';
}
{
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < (1 << 30); ++i)
    {
        zx_2 += dotProduct_2(&aVx[i % 10000][0], &aVx[(i + 1) % 10000][0]);
    }
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::cout << "AVX : " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2 - t1).count() << 'n';
}
std::cout << math::min2(zx_1, zx_2) << " " << zx_1 << " " << zx_2;

好吧，所有数据均由32。（d3与__declspec ...和avx arr一起使用_mm_malloc（）..）而且，正如我所看到的，本机变体比AVX变体相等/更快。我不明白这是一种行为吗？因为我认为AVX是"超级快" ...如果没有，我如何才能优化它？我将其与Arch Avx一起在MSVC 2015（x64）上进行编译。另外，我的硬件是Intel I7 4750HQ（Haswell）

基本循环简单分析不是一个好主意 - 通常意味着您是内存带宽有限的，因此测试最终以大约相同的速度出现（内存）通常比CPU慢，这基本上是您在此处测试的所有）。

正如其他人所说的那样，您的代码示例不是，因为您经常穿过车道（我认为这只是找到最快的点产品，而不是具体的因为所有点产品的总和是所需的结果？）。老实说，如果您确实需要快速的点产品（对于此处提供的AOS数据），我想我更喜欢用VADDPD vpermilpd 替换Vhaddpd（将额外的指令交易两倍，以及一个较低延迟）

double dotProduct_3(const double* u, const double* v)   
{  
    __m256d dp = _mm256_mul_pd(_mm256_load_pd(u), _mm256_load_pd(v));
    __m128d a = _mm256_extractf128_pd(dp, 0);
    __m128d b = _mm256_extractf128_pd(dp, 1);
    __m128d c = _mm_add_pd(a, b);
    __m128d yy = _mm_unpackhi_pd(c, c);
    __m128d dotproduct  = _mm_add_pd(c, yy);
    return _mm_cvtsd_f64(dotproduct);
}

asm：

dotProduct_3(double const*, double const*):
 vmovapd ymm0,YMMWORD PTR [rsi]
 vmulpd ymm0,ymm0,YMMWORD PTR [rdi]
 vextractf128 xmm1,ymm0,0x1
 vaddpd xmm0,xmm1,xmm0
 vpermilpd xmm1,xmm0,0x3
 vaddpd xmm0,xmm1,xmm0
 vzeroupper 
 ret

一般来说，如果您使用的是水平添加，那就做错了！虽然256位寄存器对于vector4d来说似乎是理想的选择，但实际上并不是一个特别出色的表示（尤其是如果您认为AVX512现在可用！）。最近出现的一个非常类似的问题：对于C vector3实用类实现，数组比结构和类更快？

如果您想要性能，那么阵列的结构是最好的选择。

struct HybridVec4SOA
{
  __m256d x;
  __m256d y;
  __m256d z;
  __m256d w;
};
__m256d dot(const HybridVec4SOA& a, const HybridVec4SOA& b)
{
  return _mm256_fmadd_pd(a.w, b.w, 
         _mm256_fmadd_pd(a.z, b.z, 
         _mm256_fmadd_pd(a.y, b.y, 
         _mm256_mul_pd(a.x, b.x))));
}

asm：

dot(HybridVec4SOA const&, HybridVec4SOA const&):
 vmovapd ymm1,YMMWORD PTR [rdi+0x20]
 vmovapd ymm2,YMMWORD PTR [rdi+0x40]
 vmovapd ymm3,YMMWORD PTR [rdi+0x60]
 vmovapd ymm0,YMMWORD PTR [rsi]
 vmulpd ymm0,ymm0,YMMWORD PTR [rdi]
 vfmadd231pd ymm0,ymm1,YMMWORD PTR [rsi+0x20]
 vfmadd231pd ymm0,ymm2,YMMWORD PTR [rsi+0x40]
 vfmadd231pd ymm0,ymm3,YMMWORD PTR [rsi+0x60]
 ret

与HADD和DERWERT相比，如果您比较了LOAD/MUL/FMADD的潜伏期（更重要的是吞吐量），然后考虑SOA版本一次计算4个点产品（而不是1个），您将开始理解为什么要走...

您使用vzeroupper和hadd说明添加了太多的开销。编写它的好方法是在循环中进行所有乘以所有乘以，然后在最后一次汇总结果。想象一下您将原始循环四次展开，然后使用4个累加器：

for(i=0; i < (1<<30); i+=4) {
  s0 += a[i+0] * b[i+0];
  s1 += a[i+1] * b[i+1];
  s2 += a[i+2] * b[i+2];
  s3 += a[i+3] * b[i+3];
}
return s0+s1+s2+s3;

现在只需用simd mul替换展开的循环，然后添加（如果有的话，甚至是FMA）

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