AVX vs. SSE：より高速なスピードアップを期待する

Question

私はAVXがSSEより約1.5倍速くなると予想していました。 Intel Core CPU（Broadwell）では、3つのアレイ（3つのアレイ* 16384要素* 4バイト/要素= 196608バイト）がL2キャッシュ（256KB）に収まる必要があります。

使用するはずの特別なコンパイラ指令またはフラグはありますか？

コンパイラバージョン

$ clang --version 
Apple LLVM version 9.0.0 (clang-900.0.38) 
Target: x86_64-apple-darwin16.7.0 
Thread model: posix 
InstalledDir: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin 

コンパイルライン

$ make avx 
clang -O3 -fno-tree-vectorize -msse -msse2 -msse3 -msse4.1 -mavx -mavx2 avx.c ; ./a.out 123 
n: 123 
    AVX Time taken: 0 seconds 177 milliseconds 
vector+vector:begin int: 1 5 127 0 

    SSE Time taken: 0 seconds 195 milliseconds 
vector+vector:begin int: 1 5 127 0 

avx.c

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <x86intrin.h> 
#include <time.h> 
#ifndef __cplusplus 
#include <stdalign.h> // C11 defines _Alignas(). This header defines alignas() 
#endif 
#define REPS 50000 
#define AR 16384 

// add int vectors via AVX 
__attribute__((noinline)) 
void add_iv_avx(__m256i *restrict a, __m256i *restrict b, __m256i *restrict out, int N) { 

    __m256i *x = __builtin_assume_aligned(a, 32); 
    __m256i *y = __builtin_assume_aligned(b, 32); 
    __m256i *z = __builtin_assume_aligned(out, 32); 

    const int loops = N/8; // 8 is number of int32 in __m256i 
    for(int i=0; i < loops; i++) { 
     _mm256_store_si256(&z[i], _mm256_add_epi32(x[i], y[i])); 
    } 
} 

// add int vectors via SSE; https://en.wikipedia.org/wiki/Restrict 
__attribute__((noinline)) 
void add_iv_sse(__m128i *restrict a, __m128i *restrict b, __m128i *restrict out, int N) { 

    __m128i *x = __builtin_assume_aligned(a, 16); 
    __m128i *y = __builtin_assume_aligned(b, 16); 
    __m128i *z = __builtin_assume_aligned(out, 16); 

    const int loops = N/sizeof(int); 
    for(int i=0; i < loops; i++) { 
     //out[i]= _mm_add_epi32(a[i], b[i]); // this also works 
     _mm_storeu_si128(&z[i], _mm_add_epi32(x[i], y[i])); 
    } 
} 

// printing 
void p128_as_int(__m128i in) { 
    alignas(16) uint32_t v[4]; 
    _mm_store_si128((__m128i*)v, in); 
    printf("int: %i %i %i %i\n", v[0], v[1], v[2], v[3]); 
} 

__attribute__((noinline)) 
void debug_print(int *h) { 
    printf("vector+vector:begin "); 
    p128_as_int(* (__m128i*) &h[0]); 
} 

int main(int argc, char *argv[]) { 
    int n = atoi (argv[1]); 
    printf("n: %d\n", n); 

    int *x,*y,*z; 
    if (posix_memalign((void**)&x, 32, 16384*sizeof(int))) { free(x); return EXIT_FAILURE; } 
    if (posix_memalign((void**)&y, 32, 16384*sizeof(int))) { free(y); return EXIT_FAILURE; } 
    if (posix_memalign((void**)&z, 32, 16384*sizeof(int))) { free(z); return EXIT_FAILURE; } 
    x[0]=0; x[1]=2; x[2]=4; 
    y[0]=1; y[1]=3; y[2]=n; 

    // touch each 4K page in x,y,z to avoid copy-on-write optimizations 
    for (int i=512; i<AR; i+= 512) { x[i]=1; y[i]=1; z[i]=1; } 

    // warmup 
    for(int i=0; i<REPS; ++i) { add_iv_avx((__m256i*)x, (__m256i*)y, (__m256i*)z, AR); } 
    // AVX 
    clock_t start = clock(); 
    for(int i=0; i<REPS; ++i) { add_iv_avx((__m256i*)x, (__m256i*)y, (__m256i*)z, AR); } 
    int msec = (clock()-start) * 1000/CLOCKS_PER_SEC; 
    printf(" AVX Time taken: %d seconds %d milliseconds\n", msec/1000, msec%1000); 
    debug_print(z); 

    // warmup 
    for(int i=0; i<REPS; ++i) { add_iv_sse((__m128i*)x, (__m128i*)y, (__m128i*)z, AR); } 
    // SSE 
    start = clock(); 
    for(int i=0; i<REPS; ++i) { add_iv_sse((__m128i*)x, (__m128i*)y, (__m128i*)z, AR); } 
    msec = (clock()-start) * 1000/CLOCKS_PER_SEC; 
    printf("\n SSE Time taken: %d seconds %d milliseconds\n", msec/1000, msec%1000); 
    debug_print(z); 

    return EXIT_SUCCESS; 
} 

Answer 1

問題は、トンでありますあなたのデータはL1キャッシュに収まらない。 BroadwellのL1帯域幅はL2帯域幅よりもはるかに大きくなります。 L1帯域幅は、CPUサイクルごとに2つの32バイト・ベクトルをロードするのに十分な大きさです。したがって、あなたのデータセットがはるかに小さい場合、より良いAVX対SSEのスピードアップ が予想されるかもしれません。ただし、 のL1読み取り/書き込み帯域幅の合計は、1サイクルあたり2 * 32（r）+32（w）= 96バイト未満です。 実際には1サイクルあたり75バイトが可能です。hereを参照してください。

thisページ上の第2のグラフは、実際L2帯域幅が非常に小さいことを示している：Test_block_size = 128キロバイト（= 32キロバイトコアあたり）で 帯域幅は900ギガバイト/秒です。 Test_block_size = 1MB（=コアあたり256KB）の帯域幅はわずか300GB/sです。 （ハスウェル4770kはBroadwellマイクロアーキテクチャとほぼ同じL1およびL2キャッシュ・アーキテクチャを持っていることに注意してください。）

は、2000年にARを軽減し、1000000にNREPを高め、AVXのスピードアップ対SSEと何が起こるか見てみてください。