SIMD优化

发布时间：March 13, 2023, 3:44 a.m.编辑：李佳生阅读（836）

一、简介

    SIMD(单指令多数据)是一种处理器体系结构, 通过在单个指令中同时并行处理多个数据元素来提高计算效率, 通常用于高性能计算和数字信号处理等应用中, 加速向量矩阵运算、图像音频处理等任务。在 SIMD 架构中, 处理器可以在单个时钟周期内对多个数据元素执行相同的算术或逻辑操作, 而不是一次只处理一个数据, 所以能够在更短的时间(cycle)内完成更多的计算工作, 提高了计算效率和性能。SIMD技术已经广泛应用于图形处理、数字信号处理、科学计算等领域, 尤其是在一些对性能功耗要求比较高的场景, 已经成为必不可少提高计算效率和性能的重要工具之一。

    目前常见的 SIMD 指令集包括以下几种：

    1、MMX(多媒体扩展): Intel 公司于1996年推出的SIMD指令集, 用于提高多媒体数据的处理速度。

    2、SSE(流式SIMD扩展): Intel 公司于1999年推出的SIMD指令集, 是 MMX 的扩展，支持更多的数据类型和指令，提高了运算效率。

    3、AVX/AVX-512(高级向量扩展): Intel公司推出的 SIMD 指令集, 支持更长的向量长度和更多的指令集, 进一步提高了运算效率。

    4、NEON: ARM 公司推出的 SIMD 指令集, 用于 ARM 处理器上的高效图像和信号处理等应用程序。

    5、AltiVec(矢量扩展): IBM公司推出的SIMD指令集, 用于IBM PowerPC处理器上的高效图像和信号处理等应用程序。

    6、其他: 还有许多特定领域芯片支持的SIMD指令集架构，比如音频芯片中常见的HIFI指令集。

    这些 SIMD 指令集都可以通过编译器和库等软件工具进行支持和优化, 使用得当甚至可以数倍提高应用程序的性能和效率。举一个简单例子，如下为处理四个数据的加法SIMD指令示意图，一次可以得到四个结果:

二、优化步骤&技巧

    SIMD优化工作的一般分为以下几个步骤: 

    1、分析算法代码架构, 确定可以使用指令集优化的部分: 在代码中识别出可以使用SIMD指令集来并行计算的部分, 通常这些部分的特征为涉及对大量数据执行相同的操作。

    2、根据运行平台, 选择适当的指令集: 不同的处理器支持不同的SIMD指令集，应该选择适合目标处理器的指令集。

    3、重组数据结构: 为了使用指令集进行并行计算, 数据需要按照指令集向量的要求进行排列。如果数据结构不适合，可以考虑重新组织数据结构, 以便使用SIMD向量进行操作。

    4、编写SIMD代码: 按照指令集手册说明编写SIMD代码, 将数据加载到SIMD寄存器中, 执行指令集中的操作, 然后将结果存储回内存中。

    5、测试与性能验证: 在完成代码优化之后, 需要进行测试来比较优化前后的性能差异, 如果确认性能提高了并符合预期, 才可以将新代码部署到应用程序中。

    SIMD优化的一些方法和技巧:

    1、计算向量化: 将循环、递归等计算密集型操作转换为可以基于SIMD指令操作的向量操作。

    2、数据对齐: 在SIMD中, 数据需要按照特定的方式对齐。因此, 对于未对齐的数据需要进行对齐处理, 可以使用内存对齐或手动对齐的方式。

    3、数据重排: 对于不适合SIMD处理的数据结构, 可以对数据进行重排, 以便使用SIMD指令进行处理。例如, 可以将数组中的行排列为列, 以便在SIMD中并行处理。

    4、避免分支语句: 分支语句会破坏SIMD的数据并行性, 因此需要尽可能避免分支语句。

    5、使用合适的SIMD指令: 根据数据类型和计算要求, 选择合适的 SIMD 指令, 可以最大限度地发挥 SIMD 的计算能力。

    6、算法优化: 对算法逻辑和结构进行优化, 减少计算复杂度、提高并行计算的能力并减少数据之间的依赖性，使得程序更容易进行SIMD计算, 同时需要尽可能地减少算法中除法等开销比较大的计算操作。

    7、多线程并行: 可以利用多个 CPU 核心来并行执行 SIMD 操作, 在每个处理器核心上, 可以使用 SIMD 指令集并行处理数据, 提高计算效率, 但需要注意数据的同步和并发问题。

三、手册阅读步骤

    SIMD指令工作一般分为以下三个步骤: 

    1、加载数据: 在执行SIMD指令之前, 需要将数据加载到对应寄存器中, 这些寄存器一般比常规寄存器更宽, 可以同时存储多个数据值, 通常需要将多个内存地址连续的数据块加载到SIMD寄存器中。

    2、执行指令: 一旦数据被加载到SIMD寄存器中，可以使用SIMD指令进行并行计算。这些指令在单个时钟周期内同时处理多个数据值。

    3、存储结果: 在执行SIMD指令之后计算结果会储存在SIMD寄存器中，需要将其储存回连续的内存地址中。

    因此针对每个步骤, 需要详细阅读手册中的相关说明, 一般我们阅读SIMD手册可以从以下几个方面入手: 

    1、指令集的版本: 注意与平台支持的版本是否一致, 否则指令集是不一样的。不同版本的指令集也可能会有不同的指令和寄存器, 以及不同的操作数格式和长度。

    2、指令的功能描述和数据格式: 每个 SIMD 指令都有特定的功能和用途以及特定的数据格式, 包括操作数、操作码和操作类型等, 使用时需要了解指令的工作过程、格式以及指令的性能(cycle数、操作的数据个数等)。

    3、寄存器和内存访问: 需要了解指令涉及的寄存器的大小、用途和访问方式，以及如何在指令中引用它们。

    4、示例代码：手册中通常会提供一些示例代码以便使用者更好地理解指令的使用方式和效果, 十分重要。理解这些示例代码每一个步骤都是干啥的十分有帮助，可以更好地掌握指令的使用方式。

    手册示例: ARMV7 NEON汇编指令详解中文版.pdf

四、注意事项

    除了上述介绍使用步骤中的一些基本事项之外，还有一些东西需要再实际使用中注意:

    1、编译器优化: 在进行 SIMD 优化时, 同时可以考虑使用编译器提供的优化选项, 能够进一步提高性能。

    2、平台兼容性: 不同的 SIMD 指令集和不同的处理器架构可能会有不同的优化技术和最佳实践。因此在进行 SIMD 优化时, 需要考虑特定的硬件平台和指令集, 以确保代码在不同平台上都能正常运行并发挥最佳性能。

    3、内存访问模式: 内存访问模式对程序性能有很大影响, 可以通过调整内存访问模式来提高程序性能, 如采用紧凑的数据布局、使用预取技术等。

    4、数据类型的选择: 通常一些处理器对于整型的处理效率是比较高的, 因此定点化针对某些平台和场景十分有必要。

    5、测试十分必要: 处理器进行并行计算其实是有一定额外开销的, 如果优化的计算量不高, 并且为了适配SIMD指令做额外处理的开销又比较大, 或者指令使用不正确,不是最佳实践的话, 可能实际优化的结果与预期并不相符, 甚至开销变大, 因此实际验证十分必要。

五、HIFI3/HIFI4

HIFI3/HIFI4指令集是一种专门用于音频信号处理的 SIMD 指令集, 可以大大加速音频信号处理的速度, 主要特点包括：

    1、支持复数运算: HIFI指令集包括许多针对复数运算的指令集。

    2、可以支持多种常见的音频处理算法: FFT、滤波器、音频编解码等。

    3、支持多种数据类型: 包括 8 位、16 位和 32 位的整数和浮点数。

    4、支持低功耗设计: 可以在DSP中实现高效的音频信号处理，同时保持低功耗和低时延。因此HIFI指令集的重要应用场景包括移动设备、智能音箱、车载音响、家庭影院等。在这些场景中，音频信号处理对于用户体验非常重要，单对算力和功耗的要求又比较高，这时使用HIFI指令集可以进行更高效的音频处理，提高用户体验。