AVX2指令集浮点乘法性能分析

一、AVX2指令集介绍
二、代码实现
- 0. 数据生成
- 1. 普通连乘
- 2. AVX2指令集乘法：单精度浮点(float)
- 3. AVX2指令集乘法：双精度浮点(double)
三、性能测试
- 测试环境
- 计时方式
- 测试内容
- 进行性能测试
- - 第一次测试
  - 第二次测试
四、总结
- 个人猜测原因：

一、AVX2指令集介绍

AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法，加法，位运算等功能。下附Intel官网使用文档。
Intel® Intrinsics Guide

我们本次要用到的指令有 **__m256 _mm256_mul_ps(__m256 a, __m256 b), __m256d_mm256_mul_pd(__m256d a, __m256d b)**等，（p代表精度precision，s代表single，d代表double）

它们可以一次取256位的内存，并按32/64位一个浮点进行乘法运算。下附官网描述。

Synopsis

__m256d _mm256_mul_pd (__m256d a, __m256d b)

#include <immintrin.h>

Instruction: vmulpd ymm, ymm, ymm

CPUID Flags: AVX

Description

Multiply packed double-precision (64-bit) floating-point elements in a and b, and store the results in dst.

Operation

FOR j := 0 to 3i := j*64dst[i+63:i] := a[i+63:i] * b[i+63:i]
ENDFOR
dst[MAX:256] := 0

Performance

Architecture	Latency	Throughput (CPI)
Icelake	4	0.5
Skylake	4	0.5
Broadwell	3	0.5
Haswell	5	0.5
Ivy Bridge	5	1

二、代码实现

0. 数据生成

为了比较结果，我们用1+1e-8填充。这里利用模版兼容不同数据类型。由于AVX2指令集一次要操作多个数据，为了防止访存越界，我们将大小扩展到256的整数倍位比特，也就是32字节的整数倍。

uint64_t lowbit(uint64_t x)
{return x & (-x);
}uint64_t extTo2Power(uint64_t n, int i)//arraysize datasize
{while(lowbit(n) < i)n += lowbit(n);return n;
}

template <typename T>
T* getArray(uint64_t size)
{uint64_t ExSize = extTo2Power(size, 32/sizeof(T));T* arr = new T[ExSize];for (uint64_t i = 0; i < size; i++)arr[i] = 1.0+1e-8;for (uint64_t i = size; i < ExSize; i++)arr[i] = 1.0;return arr;
}
}

1. 普通连乘

为了比较性能差异，我们先实现一份普通连乘。这里也使用模版。

template <typename T>
T simpleProduct(T* arr, uint64_t size)
{T product = 1;for (uint64_t i = 0; i < size; i++)product *= arr[i];return product;
}

2. AVX2指令集乘法：单精度浮点(float)

这里我们预开一个avx2的整形变量，每次从数组中取8个32位浮点，乘到这个变量上，最后在对这8个32位浮点进行连乘。

float avx2Product(float* arr, uint64_t size)
{float product[8] = {1};__m256 product256 = _mm256_setr_ps(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1);__m256 load256 = _mm256_setzero_ps();for (uint64_t i = 0; i < size; i += 8){load256 = _mm256_loadu_ps(&arr[i]);product256 = _mm256_mul_ps(product256, load256);}_mm256_storeu_ps(product, product256);product[0] *= product[1] * product[2] * product[3] * product[4] * product[5] * product[6] * product[7];return product[0];
}

3. AVX2指令集乘法：双精度浮点(double)

double avx2Product(double* arr, uint64_t size)
{double product[4] = {1};__m256d product256 = _mm256_setr_pd(1, 1, 1, 1);__m256d load256 = _mm256_setzero_pd();for (uint64_t i = 0; i < size; i += 4){load256 = _mm256_loadu_pd(&arr[i]);product256 = _mm256_mul_pd(product256, load256);}_mm256_storeu_pd(product, product256);product[0] *= product[1] * product[2] * product[3];return product[0];
}

三、性能测试

测试环境

Device	Description
CPU	Intel Core i9-9880H 8-core 2.3GHz
Memory	DDR4-2400MHz Dual-Channel 32GB
complier	Apple Clang-1300.0.29.30

计时方式

利用chrono库获取系统时钟计算运行时间，精确到毫秒级

uint64_t getTime()
{uint64_t timems = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count();return timems;
}

测试内容

连乘1e8遍，答案是(1+1108)108{(1+\frac{1}{10^8})}^{10^8}(1+1081)108，理论上应该是一个比较接近eee的值, 分别测试float和double。

 uint64_t N = 1e8;// compare the performance of simpleProduct and avx2Productuint64_t start, end;//compare floatcout << "compare float product" << endl;float* arr = getArray<float>(N);start = getTime();float simpleProductResult = simpleProduct(arr, N);end = getTime();cout << "Simple product: " << simpleProductResult << endl;cout << "Time: " << end - start << " ms" << endl;cout << endl;start = getTime();float avx2ProductResult = avx2Product(arr, N);end = getTime();cout << "AVX2 product: " << avx2ProductResult << endl;cout << "Time: " << end - start << " ms" << endl;cout << endl;delete[] arr;//compare doublecout << "compare double product" << endl;double* arr2 = getArray<double>(N);start = getTime();double simpleProductResult2 = simpleProduct(arr2, N);end = getTime();cout << "Simple product: " << simpleProductResult2 << endl;cout << "Time: " << end - start << " ms" << endl;cout << endl;start = getTime();double avx2ProductResult2 = avx2Product(arr2, N);end = getTime();cout << "AVX2 product: " << avx2ProductResult2 << endl;cout << "Time: " << end - start << " ms" << endl;cout << endl;delete[] arr2;

进行性能测试

第一次测试

测试命令

g++ -mavx2 avx_product.cpp
./a.out

测试结果

方法	耗时(ms)
AVX2乘法单精度	57
普通乘法单精度	232
AVX2乘法双精度	121
普通乘法双精度	243

这里能看到单精度下已经出现了比较明显的误差，同时由于CPU内部没有普通的单精度浮点运算器，所以单精度运算和双精度耗时所差无几。

第二次测试

测试命令
现在我们再开启O2编译优化试一试：

g++ -O2 -mavx2 avx_product.cpp
./a.out

测试结果

方法	耗时(ms)
AVX2乘法单精度	19
普通乘法单精度	102
AVX2乘法双精度	44
普通乘法双精度	129

四、总结

经过几次测试，我们可以大概得出，AVX指令集在浮点的运算上有比较高的性能，而整形运算的提升则没那么明显，同时AVX2执行一次运算大致会消耗双精度运算2倍的时间，所以如果需要运算的数据小于2个，则用AVX2得不到提升。

个人猜测原因：

CPU内部整形运算器多于浮点运算器，所以启用优化时整形普通运算能得到更多提升。
AVX2指令集专门针对浮点型进行过优化。使得运算逻辑门的关键路径长度小于普通浮点运算。

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Description

Operation

Performance

二、代码实现

0. 数据生成

1. 普通连乘

2. AVX2指令集乘法：单精度浮点(float)

3. AVX2指令集乘法：双精度浮点(double)

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测试内容

进行性能测试

第一次测试

第二次测试

四、总结

个人猜测原因：

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