大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Intel最近 发布了AVX-512，据说对浮点运算有很大提升，我的机器目前不支持AVX-512，但是支持AVX2，按照之前Intel给出的数据，据说能提速将近8倍:
Introduction to Intel® Advanced Vector Extensions

测试环境

可能这篇文章有点偏老，我这边也想验证一下没有优化的C/C++浮点运算和AVX2优化后的浮点运算到底快多少。这是我机器的配置：

Manufacturer GenuineIntel
Name Intel Core i7 7820HQ
Codename Kaby Lake
Specification Intel® Core™ i7-7820HQ CPU @ 2.90GHz
Max frequency 3900 MHz
Instructions sets MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4.1, SSE4.2, EM64T, VT-x, AES, AVX, AVX2, FMA3, TSX

测试代码

我用的编译器是VS2017，这是对应的测试代码 ：

#include <stdio.h>
#include <immintrin.h>
#include <random>
#include <chrono>
#define NUM_FLOATS 102400000
int main()
{ 

// At first, prepare 2 float arrays
float* fas = new float[NUM_FLOATS];
float* fbs = new float[NUM_FLOATS];
float* fcs = new float[NUM_FLOATS];
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_real_distribution<float> dis(-1.0f, 1.0f);
for (int i = 0; i < NUM_FLOATS; i++)
{ 

fas[i] = dis(gen);
fbs[i] = dis(gen);
}
// Begin to do the AVX operation
__m256 ymm0, ymm1;
auto tp0 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
#if 0
for (int i = 0; i < NUM_FLOATS / 8; i++)
{ 

ymm0 = _mm256_loadu_ps(fas + (i << 3));
ymm1 = _mm256_loadu_ps(fbs + (i << 3));
ymm0 = _mm256_mul_ps(ymm0, ymm1);
_mm256_storeu_ps(fcs + (i << 3), ymm0);
}
#else
for (int i = 0; i < NUM_FLOATS; i++)
{ 

fcs[i] = fas[i] * fbs[i];
}
#endif
// Finish doing the AVX operation
auto tp1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
printf("It takes %lld msec to finish %d round of float multiply.\n",
std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(tp1 - tp0).count(), NUM_FLOATS);
for (int i = 0; i < 10; i++)
{ 

printf("%f*%f = %f\n", fas[i], fbs[i], fcs[i]);
}
delete[] fas;
delete[] fbs;
delete[] fcs;
return -1;
}

中间有一个条件编译模块，可以在AVX2和C/C++之间做切换，我随机选了102,400,000（一亿个单精度浮点数字左右）进行乘法运算。

测试结果

这是对应的测试结果：

结论

可以看出来， VS2017对浮点有做比较好的优化，估计我测试的这种场景比较简单，编译器对这种情况做了很好的优化，基本上和自己用AVX指令写出来的性能差不多。
如果不用编译器优化，这个时候，AVX2大概比普通的C/C++浮点运算代码快2倍左右，不像宣传的那样厉害嘛。