AVX2 初探

全栈程序员-用户IM • 2022年5月30日上午11:46 • 未分类

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
在这里插入图片描述

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：

	C/C++代码	AVX2代码
不使用缺省编译器优化	第一次：347ms 第二次：298ms 第三次：296ms	第一次：154ms 第二次：153ms 第三次：151ms
使用缺省编译器优化	第一次：120ms 第二次：119ms 第三次：117ms	第一次：116ms 第二次：119ms 第三次：162ms