如何使用 AVX2 高效实现矢量化对数函数?
AVX2 中的高效向量化对数实现
目标是使用 4 个双精度数字实现 log2 函数的高效向量化版本AVX2,媲美SVML的__m256d的性能_mm256_log2_pd (__m256d a) 但在其他编译器上可用。
实现方法
log2(a) 的常见策略包括计算指数和 log2 的总和尾数,其范围有限为 1.0 到 2.0。这使我们能够对尾数的 log2 使用多项式近似。
- 提取指数: 提取输入向量的指数部分并将其转换回双精度值,调整偏差。
- 提取并调整尾数:提取尾数并将其调整到范围 [0.5, 1.0)。这确保了我们使用的多项式逼近会更加准确。
- 多项式逼近:使用多项式逼近来计算调整后尾数的log2。我们可以使用级数展开或极小极大技术来拟合多项式。
- 组合: 将计算出的指数与尾数的 log2 的多项式近似相加,以获得最终的 log2
优化
为了提高准确性,我们可以使用两个多项式的比率而不是单个高阶多项式。这种技术可以减少舍入误差并保持高精度。
此外,如果已知输入值为正且有限,我们可以跳过对下溢、溢出或非正规值的检查。这种优化可以显着加快实现速度。
性能注意事项
- 指令延迟:现代硬件的指令延迟很长。为了优化性能,我们可以使用更快的多项式计算方案,例如 Estrin 的方案,它允许并行执行多项式项。
- 利用 FMA: 融合乘加 (FMA)教学效率很高。通过在我们的实现中采用 FMA,我们可以加速多项式评估过程。
精度和范围
实现的精度和范围取决于具体的使用多项式近似。在特定范围的尾数值上可以实现非常高的精度。
与现有实现的比较
建议的实现旨在提供快速高效的向量化 log2可以在任何支持 AVX2 的平台上使用的功能。它的目标是与英特尔编译器的 SVML 实现相媲美的高性能,同时也可用于其他编译器。
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