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SSE指令介紹及其C、C++應用

編輯:C++入門知識

SSE是英特爾提出的即MMX之後新一代(當然是幾年前了)CPU指令集,最早應用在PIII系列CPU上。現在已經得到了Intel PIII、P4、Celeon、Xeon、AMD Athlon、duron等系列CPU的支持。而更新的SSE2指令集僅得到了P4系列CPU的支持,這也是為什麼這篇文章是講SSE而不是SSE2的原因之一。另一個原因就是SSE和SSE2的指令系統是非常相似的,SSE2比SSE多的僅是少量的額外浮點處理功能、64位浮點數運算支持和64位整數運算支持。

  SSE為什麼會比傳統的浮點運算更快呢?因為它使用了128位的存儲單元,這對於32位的浮點數來講,是可以存下4個的,也就是說,SSE中的所有計算都是一次性針對4個浮點數來完成的,這種批處理當然就會帶來效率的提升。我們再來回顧一下SSE的全稱:Stream SIMD Extentions(流SIMD擴展)。SIMD就是single instruction multiple data,連起來就是“數據流單指令多數據擴展”,從名字我們就可以更好的理解SSE是如何工作的了。

  雖然SSE從理論上來講要比傳統的浮點運算會快,但是他所受的限制也很多,首先,雖然他執行一次相當於四次,會比傳統的浮點運算執行4次的速度要快,但是他執行一次的速度卻並沒有想象中的那麼快,所以要體現SSE的速度,必須有Stream做前提,就是大量的流數據,這樣才能發揮SIMD的強大作用。其次,SSE支持的數據類型是4個32位(共計128位)浮點數集合,就是C、C++語言中的float[4],並且必須是以16位字節邊界對齊的(稍後會以代碼來進行闡釋,關於邊界對齊的概念,讀者可以參考論壇上的其它文章,都會有很詳細的解答,我這裡就恕不贅述了)。因此這也給輸入和輸出帶來了不少的麻煩,實際上主要影響SSE發揮性能的就是不停的對數據進行復制以適用應它的數據格式。

  我是一個C++程序員,對匯編並不很熟,但我又想用SSE來優化我的程序,我該怎麼做呢?幸好VC++.net為我們提供了很方便的指令C函數級的封裝和C格式數據類型,我們只需像平時寫C++代碼一樣定義變量、調用函數就可以很好的應用SSE指令了。

  當然了,我們需要包含一個頭文件,這裡面包括了我們需要的數據類型和函數的聲明:

 #include <xmmintrin.h>
 
  SSE運算的標准數據類型只有一個,就是:

__m128,它是這樣定義的:

 typedef struct __declspec(intrin_type) __declspec(align(16)) __m128 {

   float m128_f32[4];

} __m128;
 
  簡化一下,就是:

 struct __m128

{

   float m128_f32[4];

};
 
  比如要定義一個__m128變量,並為它賦四個float整數,可以這樣寫:

 __m128 S1 = { 1.0f, 2.0f, 3,0f, 4,0f };
 
  要改變其中第2個(基數為0)元素時可以這樣寫:

 S1.m128_f32[2] = 6.0f;
 
  令外我們還會用到幾個賦值的指令,它可以讓我們更方便的使用這個數據結構:

 S1 = _mm_set_ps1( 2.0f );
 
  它會讓S1.m128_f32中的四個元素全部賦予2.0f,這樣會比你一個一個賦值要快的多。

 S1 = _mm_setzero_ps();
 
  這會讓S1中的所有4個浮點數都置零。

  還有一些其它的賦值指令,但執行起來還沒有自己逐個賦值來的快,只做為一些特殊用途,如果你想了解更多的信息,可以參考MSDN -> VisualC++參考 -> C/C++Language -> C++Language Reference -> Compiler Intrinsics -> MMX, SSE, and SSE2 Intrinsics -> Stream SIMD Extensions(SSE)章節。

  一般來講,所有SSE指令函數都有3個部分組成,中間用下劃線隔開:

 _mm_set_ps1
 
  mm表示多媒體擴展指令集

  set表示此函數的含義縮寫

  ps1表示該函數對結果變量的影響,由兩個字母組成,第一個字母表示對結果變量的影響方式,p表示把結果做為指向一組數據的指針,每一個元素都將參與運算,S表示只將結果變量中的第一個元素參與運算;第二個字母表示參與運算的數據類型。s表示32位浮點數,d表示64位浮點數,i32表示32位定點數,i64表示64位定點數,由於SSE只支持32位浮點數的運算,所以你可能會在這些指令封裝函數中找不到包含非s修飾符的,但你可以在MMX和SSE2的指令集中去認識它們。

  接下來我舉一個例子來說明SSE的指令函數是如何使用的,必須要說明的是我以下的代碼都是在VC7.1的平台上寫的,不保證對其它如Dev-C++、Borland C++等開發平台的完全兼容。

  為了方便對比速度,我會用常歸方法和SSE優化兩種寫法寫出,並會用一個測試速度的類CTimer來進行計時。

  這個算法是對一組float值進行放大,函數ScaleValue1是使用SSE指令優化的,函數ScaleValue2則沒有。我們用10000個元素的float數組數據來測試這兩個算法,每個算法運算10000遍,下面是測試程序和結果:

 #include <xmmintrin.h>

#include <windows.h>


class CTimer

{

public:

       __forceinline CTimer( void )

       {

              QueryPerformanceFrequency( &m_Frequency );

              QueryPerformanceCounter( &m_StartCount );

       }

       __forceinline void Reset( void )

       {

              QueryPerformanceCounter( &m_StartCount );

       }

       __forceinline double End( void )

       {

              static __int64 nCurCount;

              QueryPerformanceCounter( (PLARGE_INTEGER)&nCurCount );

              return double( nCurCount * ( *(__int64*)&m_StartCount ) ) / double( *(__int64*)&m_Frequency );

       }

private:

       LARGE_INTEGER m_Frequency;

       LARGE_INTEGER m_StartCount;

};

void ScaleValue1( float *pArray, DWORD dwCount, float fScale )

{

       DWORD dwGroupCount = dwCount / 4;

       __m128 e_Scale = _mm_set_ps1( fScale );

       for ( DWORD i = 0; i < dwGroupCount; i++ )

       {

              *(__m128*)( pArray + i * 4 ) = _mm_mul_ps( *(__m128*)( pArray + i * 4 ), e_Scale );

       }

}

void ScaleValue2( float *pArray, DWORD dwCount, float fScale )

{

       for ( DWORD i = 0; i < dwCount; i++ )

       {

              pArray[i] *= fScale;

       }

}

#define ARRAYCOUNT 10000

int __cdecl main()

{

       float __declspec(align(16)) Array[ARRAYCOUNT];

       memset( Array, 0, sizeof(float) * ARRAYCOUNT );

       CTimer t;

       double dTime;

       t.Reset();
  for ( int i = 0; i < 100000; i++ )

       {

              ScaleValue1( Array, ARRAYCOUNT, 1000.0f );

       }

       dTime = t.End();

       cout << "Use SSE:" << dTime << "秒" << endl;

       t.Reset();

       for ( int i = 0; i < 100000; i++ )

       {

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