如何优化点积的 AVX 实现？

Question

我尝试使用 AVX 实现这两个数组的点积。但是我的代码很慢。

A 和 xb 是双精度数组，n 是偶数。你能帮助我吗？

const int mask = 0x31;
int sum =0;

for (int i = 0; i < n; i++)
{
    int ind = i;
    if (i + 8 > n) // padding
    {
        sum += A[ind] * xb[i].x;
        i++;
        ind = n * j + i;
        sum += A[ind] * xb[i].x;
        continue;
    }

    __declspec(align(32)) double ar[4] = { xb[i].x, xb[i + 1].x, xb[i + 2].x, xb[i + 3].x };
    __m256d x = _mm256_loadu_pd(&A[ind]);
    __m256d y = _mm256_load_pd(ar);
    i+=4; ind = n * j + i;
    __declspec(align(32)) double arr[4] = { xb[i].x, xb[i + 1].x, xb[i + 2].x, xb[i + 3].x };
    __m256d z = _mm256_loadu_pd(&A[ind]);
    __m256d w = _mm256_load_pd(arr);

    __m256d xy = _mm256_mul_pd(x, y);
    __m256d zw = _mm256_mul_pd(z, w);
    __m256d temp = _mm256_hadd_pd(xy, zw);
    __m128d hi128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 1);
    __m128d low128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 0);
    //__m128d dotproduct = _mm_add_pd((__m128d)temp, hi128);
    __m128d dotproduct = _mm_add_pd(low128, hi128);

    sum += dotproduct.m128d_f64[0]+dotproduct.m128d_f64[1];
    i += 3;
}

Answer 1

您的循环中有两个明显的低效率问题：

(1) 这两块标量代码：

__declspec(align(32)) double ar[4] = { xb[i].x, xb[i + 1].x, xb[i + 2].x, xb[i + 3].x };
...
__m256d y = _mm256_load_pd(ar);

和

__declspec(align(32)) double arr[4] = { xb[i].x, xb[i + 1].x, xb[i + 2].x, xb[i + 3].x };
...
__m256d w = _mm256_load_pd(arr);

应该使用 SIMD 加载和随机播放来实现（或者至少使用 _mm256_set_pd 并让编译器有机会为收集的加载生成代码。

(2)循环结束时横向求和：

for (int i = 0; i < n; i++)
{
    ...
    __m256d xy = _mm256_mul_pd(x, y);
    __m256d zw = _mm256_mul_pd(z, w);
    __m256d temp = _mm256_hadd_pd(xy, zw);
    __m128d hi128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 1);
    __m128d low128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 0);
    //__m128d dotproduct = _mm_add_pd((__m128d)temp, hi128);
    __m128d dotproduct = _mm_add_pd(low128, hi128);

    sum += dotproduct.m128d_f64[0]+dotproduct.m128d_f64[1];
    i += 3;
}

应该移出循环：

__m256d xy = _mm256_setzero_pd();
__m256d zw = _mm256_setzero_pd();
...
for (int i = 0; i < n; i++)
{
    ...
    xy = _mm256_add_pd(xy, _mm256_mul_pd(x, y));
    zw = _mm256_add_pd(zw, _mm256_mul_pd(z, w));
    i += 3;
}
__m256d temp = _mm256_hadd_pd(xy, zw);
__m128d hi128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 1);
__m128d low128 = _mm256_extractf128_pd(temp, 0);
//__m128d dotproduct = _mm_add_pd((__m128d)temp, hi128);
__m128d dotproduct = _mm_add_pd(low128, hi128);

sum += dotproduct.m128d_f64[0]+dotproduct.m128d_f64[1];

如何优化点积的 AVX 实现？

How can i optimize my AVX implementation of dot product?

c

simd

avx

visual-c++

dot-product