使用基于掩码的 simd 从大向量加载向量

Question

希望有人能帮到这里。

我有一个大字节向量，我从中创建一个小字节向量（基于掩码），然后我用 simd 处理它。

目前掩码是 baseOffset + submask (byte[256]) 的数组，针对存储进行了优化，因为有 > 10^8 。我创建了一个 maxsize 子向量，然后遍历掩码数组，将 baseOffsset 乘以 256 并为掩码中的每个位偏移从大向量加载，并将这些值按顺序放入较小的向量中。然后通过多个 VPMADDUBSW 处理较小的向量并进行累加。我可以改变这个结构。例如，将位遍历一次以使用 8K 位数组缓冲区，然后创建小向量。

有没有更快的方法可以创建子数组？

我将应用程序中的代码提取到测试程序中，但原始代码处于不断变化的状态（移动到 AVX2 并从 C# 中提取更多）

#include "stdafx.h"
#include<stdio.h>
#include <mmintrin.h>
#include <emmintrin.h>
#include <tmmintrin.h>
#include <smmintrin.h>
#include <immintrin.h>


//from 
char N[4096] = { 9, 5, 5, 5, 9, 5, 5, 5, 5, 5 };
//W
char W[4096] = { 1, 2, -3, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5 };

char buffer[4096] ; 





__declspec(align(2))
struct packed_destination{
    char blockOffset;
    __int8   bitMask[32];

};

__m128i sum = _mm_setzero_si128();
packed_destination packed_destinations[10];



void  process128(__m128i u, __m128i s)
{
    __m128i calc = _mm_maddubs_epi16(u, s); // pmaddubsw 
    __m128i loints = _mm_cvtepi16_epi32(calc);
    __m128i hiints = _mm_cvtepi16_epi32(_mm_shuffle_epi32(calc, 0x4e));
    sum = _mm_add_epi32(_mm_add_epi32(loints, hiints), sum);
}

void process_array(char n[], char w[], int length)
{
    sum = _mm_setzero_si128();
    int length128th  = length >> 7;
    for (int i = 0; i < length128th; i++)
    {
        __m128i u = _mm_load_si128((__m128i*)&n[i * 128]);
        __m128i s = _mm_load_si128((__m128i*)&w[i * 128]);
        process128(u, s);
    }
}


void populate_buffer_from_vector(packed_destination packed_destinations[], char n[]  , int  dest_length)
{
    int buffer_dest_index = 0; 
    for (int i = 0; i < dest_length; i++)
    {
        int blockOffset = packed_destinations[i].blockOffset <<8 ;
        // go through mask and copy to buffer
        for (int j = 0; j < 32; j++)
        {
           int joffset = blockOffset  + j << 3; 
            int mask = packed_destinations[i].bitMask[j];
            if (mask & 1 << 0)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<0 ];
            if (mask & 1 << 1)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<1];
            if (mask & 1 << 2)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<2];
            if (mask & 1 << 3)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +   1<<3];
            if (mask & 1 << 4)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<4];
            if (mask & 1 << 5)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<5];
            if (mask & 1 << 6)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset + 1<<6];
            if (mask & 1 << 7)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<7];
        };

    }


}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    for (int i = 0; i < 32; ++i)
    {
        packed_destinations[0].bitMask[i] = 0x0f;
        packed_destinations[1].bitMask[i] = 0x04;
    }
    packed_destinations[1].blockOffset = 1;

    populate_buffer_from_vector(packed_destinations, N, 1);
    process_array(buffer, W, 256);

    int val = sum.m128i_i32[0] +
        sum.m128i_i32[1] +
        sum.m128i_i32[2] +
        sum.m128i_i32[3];
    printf("sum is %d"  , val);
    printf("Press Any Key to Continue\n");
    getchar();
    return 0;
}

对于某些工作负载，通常掩码使用率为 5-15%，而掩码使用率为 25-100%。

MASKMOVDQU 已关闭，但我们必须在保存之前根据掩码重新打包 /swl..

Answer 1

对您现有代码的一些优化：

如果您的数据稀疏，那么在测试其他位之前添加对每个 8 位掩码值的额外测试可能是个好主意，即

        int mask = packed_destinations[i].bitMask[j];
        if (mask != 0)
        {
            if (mask & 1 << 0)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<0 ];
            if (mask & 1 << 1)
                buffer[buffer_dest_index++] = n[joffset +  1<<1];
            ...

其次，您的 process128 功能可以大大优化：

inline __m128i process128(const __m128i u, const __m128i s, const __m128i sum)
{
    const __m128i vk1 = _mm_set1_epi16(1);
    __m128i calc = _mm_maddubs_epi16(u, s);
    calc = _mm_madd_epi16(v, vk1);
    return _mm_add_epi32(sum, calc);
}

请注意，除了将 SSE 指令数从 6 条减少到 3 条外，我还将 sum 设为一个参数，以摆脱对全局变量的任何依赖（最好避免globals，不仅是为了好的软件工程，还因为它们可以抑制某些编译器优化）。

查看您的代码的配置文件（使用合适的采样分析器，而不是通过检测）会很有趣，因为这将有助于确定任何进一步优化工作的优先级。

使用基于掩码的 simd 从大向量加载向量

load vector from large vector with simd based on mask

c++11

simd

avx

avx2