Встроенные функции: использование регистров __128 - PullRequest
Новая
       11

Встроенные функции: использование регистров __128

0 голосов
/ 04 ноября 2018

Я играю с SIMD и думаю использовать для векторных операций в 3D математике. Вместо того, чтобы 

class Vec4f
{
float val[4]; 
//+operators here
}

Я мог бы иметь 

class SimdVec4f
{
 __m128 val; //+operators
}

Но поскольку для __m128 доступно всего 8 регистров, что произойдет, если я захочу иметь более 8 экземпляров этого класса? Компилятор обрабатывает загрузку из памяти в регистры и наоборот самостоятельно, как для обычных переменных?

Спасибо за ваше время и за то, что дали мне некоторое представление об этом.

1 Ответ

0 голосов
/ 04 ноября 2018

Это точно так же, как когда у вас больше int переменных, чем целочисленных регистров : компилятору, возможно, придется пролить их в память, если слишком много живых одновременно, и перезагрузить их потом. Распределение регистров для векторных регистров выполняется почти так же, как распределение регистров для целочисленных регистров, анализируя поток данных функции и выясняя, какие переменные являются живыми одновременно.

Вы должны думать о _mm_load_ps/loadu и store/storeu встроенных функциях как о более подробно описывающих типизацию типов в / из векторных типов, а не как о единственной вещи, которая может компилироваться в векторную инструкцию загрузки или сохранения или всегда компилироваться в загрузки / хранения.

И кстати, x86-64 имеет xmm0..15. Скомпилируйте для 64-битной системы, если вы хотите, чтобы код, которому нужны несколько регистров, был эффективен.

SSE для трехмерных векторов:

Как правило, избегайте сохранения одного вектора направления / геометрии в векторе SIMD. Вы можете эффективно добавлять, но любые перекрестные или точечные произведения или вычисления длины потребуют тасования.

Лучше, если вы можете использовать вектор со значениями 4 x, вектор со значениями 4 y и т. Д., Чтобы вы могли вычислить 4 длины параллельно. Смотрите https://stackoverflow.com/tags/sse/info для более подробной информации, особенно эти слайды: SIMD на Insomniac Games (GDC 2015) , которые показывают, как выложить свои данные для эффективной SIMD. (Структура массивов, а не массив структур).

См. Также Параллельное программирование с использованием архитектуры Haswell

Иногда вы можете получить небольшую выгоду для одного вектора в тех случаях, когда вы не можете реорганизовать, чтобы вычислить множество вещей параллельно. _mm_setr_ps() может быть медленным, если исходные данные не являются смежными.

Уже имеется несколько библиотек-оболочек C ++ для SIMD, таких как VectorClass , лицензированный Agner Fog под лицензией GPL, и некоторые другие.

...