Advanced SIMD Algorithms in Pictures

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/CppCon

摘要

文档《Advanced SIMD Algorithms in Pictures》主要介绍了现代CPU和GPU中SIMD（单指令多数据）指令集的应用与优化，涵盖了x86架构中的SSE、AVX、AVX-512系列，ARM架构中的NEON和SVE指令集，以及WASM的SIMD支持。文档还展示了具体的SIMD算法实现，如压缩、拷贝和集合交集操作，并通过性能对比分析了不同SIMD指令集的优化效果。

AI总结

《Advanced SIMD Algorithms in Pictures》文档总结如下：

1. **SIMD Processor Extensions**
文档介绍了高级SIMD（单指令多数据）处理器扩展，包括：
- **x86架构**：128位（SSE2到SSE4.2），256位（AVX、AVX2、XOP），512位（AVX-512及其子扩展）。
- **ARM架构**：128位NEON、ASIMD，以及可变向量长度的SVE（Scalable Vector Extension）。
- **PowerPC和WASM**也提到，但未详细展开。

2. **案例分析：Set_Intersection**
以`set_intersection`为例，展示了SIMD优化的效果：
- 数据规模：20,000个整数。
- 使用AVX2+BMI指令集，实现了高效的交集计算。
- 通过对比Sparse输出与传统方法，显示出显著性能提升。
例如：
- Sparse输出版本：305 ns。
- 传统SIMD标量化版本：490 ns。
- 性能提升约60%。

3. **标准与提案**
文档提到C++模板参数相关内容，展示了SIMD算法的标准化实现：
- 提到了`PROPOSAL P2664R3`，涉及SIMD类型`T`、表达式`texpr`以及掩码`simd_mask`的使用。
- 代码片段描述了从SIMD向量中提取元素到数组的操作。

4. **优化策略：Compress_Copy**
文档提出了基于SIMD的压缩复制算法优化策略：
- 使用`compress`指令（如AVX512、SVE）和小查找表（@aqrit）实现高效压缩。
-结合BMI2（Peter Cordes）和shuffle操作（@Z boson）进一步优化性能。
- 例如，AVX512指令的使用可以显著降低指令数量，提升性能。

5. **性能对比测试**
文档通过`mismatch`案例展示了SIMD算法的性能提升：
- 数据规模：10,000个字符。
- 对比了Apple ML标准库与SIMD优化的结果：
- `std::memcmp`：350 ns。
- Eve::algo::mismatch：150 ns。
- SIMD优化版本性能提升显著（快1.6倍左右）。

6. **总结**
文档通过具体案例和优化策略，展示了SIMD技术在算法中的高效应用。通过合理选择指令集和优化策略，SIMD算法可以显著提升性能。例如，`set_intersection`效率提升超过60%，`mismatch`性能对比也显示出SIMD算法的优势。