Elemendi aatomilisuse mõistmine x86 vektoriseeritud toimingutes

SIMD aatomilisuse müsteeriumi lahti harutamine x86 -s

Kaasaegne arvutamine tugineb tugevalt SIMD -le (üksikjuhend, mitu andmeid) jõudluse optimeerimiseks, kuid aatomilisuse tagamine elemendi tasemel on endiselt keeruline väljakutse. Aatomiga tegeledes Jagatud_array [] `vektoriseeritud silmuses peavad arendajad kaaluma potentsiaalset rebenemismõjusid elementide vahel. 🚀

Inteli käsiraamatud annavad ebamääraseid juhiseid, kuidas vektorite laadimine ja kauplused käituvad, jättes ruumi tõlgendamiseks. Kui joondatud 8-baidised juurdepääsud on üldiselt aatom, võivad suuremaid suurusi ulatuvaid toiminguid tuua ebakindlust elemendipõhises aatomilisuses . See tõstatab kriitilisi küsimusi SIMD-toimingute tulevikukindluse kohta.

Reaalse maailma stsenaariumid nagu paralleelne otsing, vektoriseeritud summeerimine või mäluploki nullimine nõuavad aatomilisuse garantiide selget mõistmist. Andmete terviklikkuse säilitamiseks tuleb hinnata selliste juhiste rebenemise riski, nagu vmasskmov, kogumine ja hajumine . Aatomilisuse vale tõlgendamine võib põhjustada ootamatuid rassitingimusi. ⚠️

Selles artiklis uuritakse x86 vektorkoormust/poe aatomilisust , lagundades Inteli dokumentatsiooni ja tõelist riistvara käitumist. Kas võime ohutult eeldada elemendipõhist aatomi või peame kavandama potentsiaalsete lõksude ümber? Kaame üksikasju ja eraldame spekulatsioonidest faktid.

Sukeldudes sügavamale aatomilisuse ja SIMD -sse x86 -s

Esimene skript näitab std :: aatomi kasutamist paralleelsete arvutuste ohutuseks ilma selgesõnaliste lukkude vajaduseta. See on ülioluline stsenaariumide korral, kus mitu lõime loevad ja kirjutavad jagatud andmeid, näiteks nullielementide otsimine aatomimassiivis . Kasutades `Std :: mälu_order_relaxed`, lubame optimeerimisi, säilitades samal ajal üksikute elementide terviklikkuse. See lähenemisviis on väga kasulik juhtudel nagu reaalajas andmete koondamine , kus sagedased värskendused toimuvad ilma range sünkroniseerimiseta. 🚀

Teine skript keskendub SIMD (ühe juhise, mitme andmete) optimeerimisele, kasutades AVX2 . Kasutades `_MM256_LOAD_SI256` ja` _MM256_STORE_SI256`, saame tõhusalt laadida ja salvestada 256-bitiseid vektoreid, töötledes hulgisignaale paralleelselt. See on eriti kasulik sellistes rakendustes nagu pilditöötlus , kus iga piksli toimingut saab samaaegselt käsitleda. Mälu joondamise tagamine `Alignas (32)` parandab jõudlust, takistades mälu juurdepääsu karistusi, mis on kriitiline kaalutlus suure jõudlusega arvutamise käsitlemisel .

Tugevaks tarkvaraarenduseks on vajalik ühiku testimine . Kolmas skript kasutab aatomioperatsioonide kontrollimiseks Google'i testiraamistikku . Testides `std :: aatomi aatomilisust`Selliste väidetega nagu" Assert_EQ ", tagame, et laadimispoe käitumine püsib hukkamiste lõikes järjepidev. Seda tüüpi valideerimine on hädavajalik kõrge usaldusväärsusega süsteemides , näiteks rahalised rakendused , kus tuleb tagada samaaegse andmete terviklikkus. Ebaõnnestumine aatomilisuses võib põhjustada valesid finantstehinguid või rikutud logisid, muutes sellised testid hädavajalikuks. ⚠️

Need skriptid tõstavad esile vektoriseeritud arvutamise ja aatomioperatsioonide erinevad aspektid X86 arhitektuurides . Kuigi `STD :: Atomic` lähenemisviis tagab ohutu mitme keermega juurdepääsu, optimeerib AVX2-põhise lahenduse optimeerimist , muutes selle ideaalseks andmemahukaks rakendusteks . Mõlema strateegia ühendamine võimaldab arendajatel tasakaalustada ohutust ja kiirust, mis on tänapäevase tarkvaratehnika peamine kaalutlus. Nende tehnikate mõistmine võimaldab arendajatel kirjutada tõhusamaid, samaaegseid ja tulevikukindlaid programme .

#include <atomic>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <thread>
std::vector<std::atomic<int>> shared_array(100);
void vectorized_sum() {
    int sum = 0;
    for (size_t i = 0; i < shared_array.size(); ++i) {
        sum += shared_array[i].load(std::memory_order_relaxed);
    }
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
}
int main() {
    std::thread t1(vectorized_sum);
    t1.join();
    return 0;

#include <immintrin.h>
#include <iostream>
#include <vector>
alignas(32) int shared_array[8] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
void simd_vectorized_load() {
    __m256i data = _mm256_load_si256((__m256i*)shared_array);
    int result[8];
    _mm256_store_si256((__m256i*)result, data);
    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        std::cout << result[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}
int main() {
    simd_vectorized_load();
    return 0;

#include <gtest/gtest.h>
#include <atomic>
std::atomic<int> test_var(42);
TEST(AtomicityTest, LoadStoreAtomicity) {
    int value = test_var.load(std::memory_order_relaxed);
    ASSERT_EQ(value, 42);
}
int main(int argc, char argv) {
    ::testing::InitGoogleTest(&argc, argv);
    return RUN_ALL_TESTS();

Andmete terviklikkuse tagamine vektoriseeritud X86 toimingutes

Paralleelsete arvutuste käitlemisel on andmete terviklikkuse tagamine andmete täiendamine vektoriseeritud töötlemise*ülioluline aspekt. Kui varasemad arutelud keskendusid elemendi aatomilisusele, siis veel üks peamine kaalutlus on mälu joondamine . Mälu valesti joondatud juurdepääs võib põhjustada jõudluskaristusi või isegi määratlemata käitumist, eriti kui kasutate AVX2 ja AVX-512 juhiseid . `Alignas (32)` või `_MM_MALLOC` nõuetekohane kasutamine võib tagada, et mälu oleks õigesti joondatud optimaalse SIMD jõudluse jaoks. See on eriti oluline valdkondades nagu teaduslik arvutus või reaalajas graafika renderdamine , kus iga tsükkel loeb. ⚡

Teine sageli tähelepanuta jäetud aspekt on vahemälu sidusus . Kaasaegsed mitmetuumalised protsessorid tuginevad jõudluse parandamiseks vahemälu hierarhiatele , kuid aatomvektoriseeritud toimingud peavad austama mälu järjepidevuse mudeleid. Kui std :: aatom koos `std :: memory_order_seq_cst" jõustab ranget tellimist, võivad lõdvestunud toimingud võimaldada tellivälise täitmist , mõjutades järjepidevust. Arendajad, kes töötavad samaaegsetel algoritmidel , näiteks paralleelne sorteerimine või andmete tihendamine , peavad olema teadlikud võimalike rassitingimuste kohta, mis tulenevad vahemälu sünkroniseerimise viivitustest .

Lõpuks, kui arutaksite koguda ja hajutada toiminguid , on veel üks mure TLB (tõlge pilgupuhver) viskamine . Suuremahulised rakendused, näiteks masinõppe järeldused või suurandmete analüüs , juurdepääsu sageli mitteküsimuslikele mälupiirkondadele . `Vpgatherdd` või` vpscatterdd` kasutamine tõhusalt nõuab mõistmist, kuidas virtuaalne mälu tõlge mõjutab jõudlust . Mälu paigutuste optimeerimine ja ettevalmistamise tehnikate kasutamine võib märkimisväärselt vähendada juhuslike mälu juurdepääsu mustritega seotud jõudluse kitsaskohti .