如何在现代 x86-64 Intel CPU 上实现每周期 4 次 FLOP?
如何实现每周期理论最大4次FLOP?
理论上可以实现4个浮点的峰值性能现代 x86-64 Intel CPU 上每个周期的运算(双精度),通过利用以下内容技巧:
优化 SSE 指令代码
- 使用 SSE(流 SIMD 扩展)指令,可以并行处理多个数据元素。
- 确保代码正确对齐以实现最佳 SSE性能。
循环展开和交错
- 展开内部循环以提高指令级并行性。
- 交错乘法和加法利用CPU的流水线技术
将操作分成三组
- 将操作按三组排列,以匹配某些 Intel CPU 上的执行单元。这允许在 add 和 mul 指令之间交替,从而最大化吞吐量。
避免不必要的停顿和依赖
- 最小化指令之间的数据依赖性以避免停顿.
- 使用编译器优化(-O3 或更高版本)来帮助识别和消除不必要的
示例代码
以下代码片段演示了如何在 Intel Core i5 和 Core i7 CPU 上实现接近峰值性能:
#include <emmintrin.h> #include <omp.h> #include <iostream> using namespace std; typedef unsigned long long uint64; double test_dp_mac_SSE(double x, double y, uint64 iterations) { register __m128d r0, r1, r2, r3, r4, r5, r6, r7, r8, r9, rA, rB, rC, rD, rE, rF; // Generate starting data. r0 = _mm_set1_pd(x); r1 = _mm_set1_pd(y); r8 = _mm_set1_pd(-0.0); r2 = _mm_xor_pd(r0, r8); r3 = _mm_or_pd(r0, r8); r4 = _mm_andnot_pd(r8, r0); r5 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r6 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); r7 = _mm_mul_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); r8 = _mm_add_pd(r0, _mm_set1_pd(0.37796447300922722721)); r9 = _mm_add_pd(r1, _mm_set1_pd(0.24253562503633297352)); rA = _mm_sub_pd(r0, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rB = _mm_sub_pd(r1, _mm_set1_pd(4.1231056256176605498)); rC = _mm_set1_pd(1.4142135623730950488); rD = _mm_set1_pd(1.7320508075688772935); rE = _mm_set1_pd(0.57735026918962576451); rF = _mm_set1_pd(0.70710678118654752440); uint64 iMASK = 0x800fffffffffffffull; __m128d MASK = _mm_set1_pd(*(double*)&iMASK); __m128d vONE = _mm_set1_pd(1.0); uint64 c = 0; while (c < iterations) { size_t i = 0; while (i < 1000) { // Main computational loop r0 = _mm_mul_pd(r0, rC); r1 = _mm_add_pd(r1, rD); r2 = _mm_mul_pd(r2, rE); r3 = _mm_sub_pd(r3, rF); r4 = _mm_mul_pd(r4, rC); r5 = _mm_add_pd(r5, rD); r6 = _mm_mul_pd(r6, rE); r7 = _mm_sub_pd(r7, rF); r8 = _mm_mul_pd(r8, rC); r9 = _mm_add_pd(r9, rD); rA = _mm_mul_pd(rA, rE); rB = _mm_sub_pd(rB, rF); r0 = _mm_add_pd(r0, rF); r1 = _mm_mul_pd(r1, rE); r2 = _mm_sub_pd(r2, rD); r3 = _mm_mul_pd(r3, rC); r4 = _mm_add_pd(r4, rF); r5 = _mm_mul_pd(r5, rE); r6 = _mm_sub_pd(r6, rD); r7 = _mm_mul_pd(r7, rC); r8 = _mm_add_pd(r8, rF); r9 = _mm_mul_pd(r9, rE); rA = _mm_sub_pd(rA, rD); rB = _mm_mul_pd(rB, rC); r0 = _mm_mul_pd(r0, rC); r1 = _mm_add_pd(r1, rD); r2 = _mm_mul_pd(r2, rE); r3 = _mm_sub_pd(r3, rF); r4 = _mm_mul_pd(r4, rC); r5 = _mm_add_pd(r5, rD); r6 = _mm_mul_pd(r6, rE); r7 = _mm_sub_pd(r7, rF); r8 = _mm_mul_pd(r8, rC); r9 = _mm_add_pd(r9, rD);
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C#和C 的学习曲线和开发者体验有显着差异。 1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。 2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

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C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。

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C 在现代编程中仍然具有重要相关性。1)高性能和硬件直接操作能力使其在游戏开发、嵌入式系统和高性能计算等领域占据首选地位。2)丰富的编程范式和现代特性如智能指针和模板编程增强了其灵活性和效率,尽管学习曲线陡峭,但其强大功能使其在今天的编程生态中依然重要。

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C 的未来将专注于并行计算、安全性、模块化和AI/机器学习领域:1)并行计算将通过协程等特性得到增强;2)安全性将通过更严格的类型检查和内存管理机制提升;3)模块化将简化代码组织和编译;4)AI和机器学习将促使C 适应新需求,如数值计算和GPU编程支持。
