Intel AVX入门&实践

前言背景一、AVX二、demo

1. 正常相加2. _mm256_add_pd 三、结论

计算引擎像Spark、Presto这种，想要进一步提升算子性能，可以从算子实现方式着手。
本文简单介绍一下SIMD代表指令集 - AVX极其简单使用demo。

先贴一些基础：
SIMD：参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788
内存对齐：参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30007037

一般参考官方文档来做开发：Intel Intrinsic Guide

举例：
将两个浮点数组（vector）依次对相同位置做加法

内存对齐

取出处理完的数据

单线程，分别做100亿次运算，耗时取平均。

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

class origin {

    long getCurrentTime() {
        struct timeval tv;
        gettimeofday(&tv, NULL);
        return tv.tv_sec * 1000 + tv.tv_usec / 1000;
    }

    int main() {

        double a[4] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
        double b[4] = {10.0, 20.0, 30.0, 40.0};
        double c[4] = {};

        long start = getCurrentTime();

        cout << "Milliseconds:(start) " << start << endl;

        long i = 1000000000;
        
        while (i--) {
            double a[] = {rand() % 100 + 13.0, rand() % 100 + 14.0, rand() % 100 + 15.0, rand() % 100 + 16.0};
            double b[] = {rand() % 100 + 13.0, rand() % 100 + 14.0, rand() % 100 + 15.0, rand() % 100 + 16.0};

            a[0] + b[0];
            a[1] + b[1];
            a[2] + b[2];
            a[3] + b[3];
        }

        long end = getCurrentTime();

        cout << "Milliseconds:(end) " << getCurrentTime() << endl;
        cout << "Milliseconds:(cost) " << end - start << endl;

        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            c[j] = a[j] + b[j];
        }

        printf("%lf", c[0]);
        printf("%lf", c[1]);
        printf("%lf", c[2]);
        printf("%lf", c[3]);

        return 0;
    }
};

结果：

Milliseconds:(start) 1647348556855
Milliseconds:(end) 1647348611330
Milliseconds:(cost) 94475

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

class intrinsic {

    long getCurrentTime() {
        struct timeval tv;
        gettimeofday(&tv, NULL);
        return tv.tv_sec * 1000 + tv.tv_usec / 1000;
    }

    int main() {

        double a[4] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
        double b[4] = {10.0, 20.0, 30.0, 40.0};
        double c[] = {};
        __m256d rv;

        long start = getCurrentTime();

        cout << "Milliseconds:(start) " << start << endl;

        long i = 1000000000;

	    while (i--) {
	        double a[] = {rand() % 100 + 13.0, rand() % 100 + 14.0, rand() % 100 + 15.0, rand() % 100 + 16.0};
	        double b[] = {rand() % 100 + 13.0, rand() % 100 + 14.0, rand() % 100 + 15.0, rand() % 100 + 16.0};
	
	        __m256d av = _mm256_load_pd(a);
	        __m256d bv = _mm256_load_pd(b);
	        _mm256_add_pd(av, bv);
	        _mm256_hsub_pd(av, bv);
	        _mm256_mul_pd(av, bv);
	        _mm256_div_pd(av, bv);
	    }


        long end = getCurrentTime();

        cout << "Milliseconds:(end) " << getCurrentTime() << endl;
        cout << "Milliseconds:(cost) " << end - start << endl;

        __m256d av = _mm256_load_pd(a);
        __m256d bv = _mm256_load_pd(b);
        rv = _mm256_add_pd(av, bv);
        _mm256_storeu_pd(c, rv);

        printf("%lf", c[0]);
        printf("%lf", c[1]);
        printf("%lf", c[2]);
        printf("%lf", c[3]);

        return 0;
    }

};

结果：

Milliseconds:(start) 1647349685912
Milliseconds:(end) 1647349723570
Milliseconds:(cost) 97658

很难看出差别， 主要耗时集中在random，打算提前生成好数据并增加数据长度再测一下，日后有空继续补充。