ysh329
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5 months ago 3.单指令多数据指令集（SIMD Instruction Sets）
在本节中，我们将讨论 SIMD 指令集设计对数据并行语言实现的影响。
图 标量 vs. SIMD 操作
通常， SIMD 单元具有一定位宽的 SIMD 寄存器（例如 SSE 为128 bits 长度），如下图所示，左边是向量寄存器的描述。
图 向量寄存器（左），向量功能单元（右）
对于 Intel AVX，其每个寄存器是 256 bit，可以保存如 8 个 32 bit 的 float32 数或者 int32 数组成的向量。
图 Intel® Advanced Vector Extensions Registers 增加了16个寄存器(YMM0-YMM15)，每个256位宽，混叠到 16 个 SIMD (XMM0-XMM15)寄存器上。AVX 新指令在 YMM 寄存器上操作。AVX 扩展了某些现有指令在 YMM 寄存器上的操作，定义了一种新的编码方式，在单个指令中多达三个源和一个目的
不同的指令集提供不同的数据类型。例如，SSE 全面支持保存 4 个浮点 float32 数、4个整型 int32 数或 2 个双精度 float64 数。有时，还支持其它数据类型（较小的 int 型，如 8 个 16bit 的 short / ushort，或更小的如 16 个 8 bit 的 char / uchar）。
图 基于 SIMD 的求和计算逻辑示意图
为了便于表示，我们只考虑固定大小相等（如 4 个字节 byte）的数据类型。在整篇文章中，我们将通过 SIMD 宽度 W 来表示适合单个寄存器的该类型元素的数量。
3.1 内存访问操作（Memory Access）
通常，通过从（到）对齐的地址连续读（或写）元素来加载（或存储）vector 值。有些指令集还允许访问未对齐的地址。
图 对齐的数据读取相比不对齐的更快 | SIMD for C++ Developer
- 数据访问通常要求地址是“对齐”的，即地址应该是数据类型大小的整数倍。例如，一个整数通常需要在4字节对齐的地址上访问。
- 如果访问的地址不是对齐的，就称为“未对齐访问”。为了访问未对齐的数据，处理器通常提供了特殊的指令。这些指令专门设计来处理未对齐的数据访问，而不会触发异常。
- 在某些处理器架构中，如果使用标准的加载（load）或存储（store）指令访问未对齐的地址，处理器会触发一个异常（exception）。异常是一种错误状态，需要操作系统或程序中的异常处理机制来处理。
图 对地址不规则内存访问
现在不少的新架构还支持分散（scatter）或收集（gather）操作，可以使用（可能是非连续的）偏移量向量从（或到）基址加载（存储）。
图 Gather/Scatter 操作
在没有分散 / 收集指令的架构上，这种非连续访问非常慢。这是因为 vector 元素必须一个接一个地加载到不同的寄存器中，然后增量地移动到目标寄存器中。高效连续访问可以看作是索引向量 {0, 1, …, W - 1} 的一种特殊情况。因此，在我们的矢量化过程中，加载和存储中使用的索引的连续性和对齐是很重要的。
3.2 指针类型与操作（Pointers）
一般来说，将指针存储在 SIMD 寄存器中是不可移植的。在 SSE 的情况下，可以将 4 个指针以32位模式放入 SIMD 寄存器中。如果处理器以 64 位模式执行，则只能将 2 个指针放入 SSE 寄存器中。因此，在 SIMD 寄存器中使用指针的指令并不常见。
图 Google/Highway 项目
在检索相关内容的时候，发现有一个名为 google/Highway 的 C++ 库，用于 SIMD。这个项目的目的就是为了解决特定平台对 SIMD 代码的移植性的问题。
3.3 掩码类型（Masking）
向量化将控制流转换为数据流。修改后，可能会执行在使用控制流的程序的标量版本中不会执行的代码。在矢量化程序中，控制条件被明确地表示为掩模向量 mask 。
图 控制流到数据流的转换
控制流到数据流转换的 select 函数使用该掩码在以前的控制流连接处混合两个值，如下图中间 f‘ 用到了 select(mask, s, t) 方法：
图 带控制流的标量函数 f 、数据流的函数 f' 、使用 SSE 的实现的函数 f_sse
从中间到右边的SSE代码，由 _mm_cmpgt_ps 产生掩码替换控制流，变为数据流的 mask：
用于某些程序的执行。通过执行：
最终的结果通过 _mm_blendv_ps(mask, s, t) 实现对两个分支结果的选择，变量 r 包含每个实例的正确值。
图 Larrabee 架构的向量处理单元（VPU），其特点：①支持 3 操作数指令、②允许对寄存器的输入数据重排序、③支持对内存中读取的数据做复制和转换、④掩码寄存器实现对向量操作的条件执行
一些架构如 Larrabee （这是一个专为视觉计算设计的多核 x86 架构，采用顺序执行的 CPU 核心），有一个专用的掩码寄存器文件来存储这些掩码。此外，每个指令都可以被赋予一个掩码寄存器，该掩码寄存器控制目标寄存器中的哪些向量元素将受该指令的影响。这使得使用选择指令的显式混合变得不必要（注：这句话就是说，有些指令就本身带 mask ，就不需要在对向量单独做 select/blend 指令了）。
3.4 副作用
对于可能产生副作用的操作，事后使用 mask 来屏蔽结果是不够的：必须防止它们在非活动实例（即数据）中执行。这是通过将操作拆分为由 if 语句保护的标量顺序执行来实现的。这段话关于副作用，我是这么理解的：
- 在原本的算法逻辑中可能是要求保留原始值，后续有用到，那么这时候你在事后再使用 mask 来取舍就不合适了。
- 某些操作可能对程序状态产生影响。因此，需要在操作执行之前就确保只有需要的实例（active instances）才会执行该操作。
这两种特殊情况，可能就需要考虑分割 SIMD 向量操作提前做条件语句保护，或者分割向量操作为标量操作，规避副作用。
1.Amdahl's Law 和 Intel MMX
理论是推动技术前进的基石，根据阿姆达尔定律，该定律是由计算机工程师吉恩·阿姆达尔提出的，用来描述在多处理器系统中，程序性能提升的理论上限。下图左是该定律公式：
图 Amdahl 定律：程序中不能并行化的部分将决定整个程序性能提升的最大可能值
需要说明的是：
这个定律指出，程序的加速比受到其串行部分的限制。换句话说，程序中不能并行化的部分将决定整个程序性能提升的最大可能值。 实际需求推动技术向前，随着多媒体和通信软件的发展，对性能要求变高，1996 年， Intel 公司发表了一篇名为《MMX Technology Extension to the Intel Architecture》的文章，想要解决现有的 Intel 架构扩展以支持更高效的多媒体处理，同时保持与现有操作系统和应用程序的兼容性。通过设计一种基于 SIMD 名为 MMX 的技术，达到对现有应用程序的增强。
图 MMX 指令集相关指令和描述
该方法也可以在 C 语言中访问 MMX 指令。让加速多媒体和通信以及其他数值密集型应用程序性能成为可能。
2.SIMD、数据并行、向量处理器的关系
在讲 SIMD（单指令多数据）、数据并行之前，有必要讲一下向量处理器，这三个概念是密切相关的，它们都涉及在计算过程中同时处理多个数据点的能力。简单来说：
要说三者的关系，可以这么说：
总结来说，数据并行是一种概念，SIMD是一种实现数据并行的执行模型，而向量处理器则是具备执行SIMD指令能力的硬件。这三者共同为现代计算提供了强大的并行处理能力。
图 SIMD 处理（左），向量寄存器（右）
2.1 向量处理器的优缺点与限制
先提一下硬件的 Vector Processor。这里先给出 Vector Processor 优缺点的对比。
图 向量处理器 Pros & Cons
优势有：
劣势也很明显：
此外，也存在一些限制：