Ymmärtäminen elementtien atomien ymmärtäminen x86 vektorisoidussa toiminnassa

SIMD -atomien mysteerin purkaminen x86: ssa

Moderni tietojenkäsittely riippuu voimakkaasti SIMD: stä (yksi ohje, useita tietoja) suorituskyvyn optimoinnille, mutta atomien varmistaminen elementtitasolla on edelleen monimutkainen haaste. Kun käsitellään "atomia Shared_Array [] `vektorisoidussa silmukassa kehittäjien on harkittava potentiaalisia kyynelvaikutuksia elementtien välillä. 🚀

Intelin käsikirjat tarjoavat epämääräisiä ohjeita siitä, kuinka vektorikuormitukset ja kaupat käyttäytyvät, jättäen tilaa tulkinnalle. Vaikka se on linjassa 8-tavun käyttöoikeudet ovat yleensä atomia, suurempien koiden toiminnot voivat tuoda esiin epävarmuustekijöitä elementtien atomistuksessa . Tämä herättää kriittisiä kysymyksiä tulevaisuudenkestävästä SIMD-toiminnasta.

Todellisen maailman skenaariot, kuten rinnakkaishaku, vektorisoitu summaus tai muistilohkon nollaaminen vaativat selkeää ymmärrystä atomillisuustakuista. Elementtien repimisen riski ohjeissa, kuten VMaskMov, kerää ja sironta , on arvioitava tietojen eheyden ylläpitämiseksi. Atomien virheellinen tulkinta voi johtaa odottamattomiin rotuolosuhteisiin. ⚠️

Tässä artikkelissa tutkitaan x86 vektorikuormitusta/myymäläatomista , joka hajottaa Intelin dokumentaation ja todellisen laitteistokäyttäytymisen. Voimmeko turvallisesti olettaa elementtien atomia, vai pitäisikö meidän suunnitella potentiaalisten sudenkuoppien ympärille? Katsotaanpa yksityiskohdat ja erilliset tosiasiat spekulaatioista.

Sukellus syvemmälle atomisyyteen ja SIMD: hen x86: ssa

Ensimmäinen skripti osoittaa std :: atomic : n käytön rinnakkaisten laskelmien turvallisesti ilman nimenomaisia ​​lukkoja. Tämä on ratkaisevan tärkeää skenaarioissa, joissa useita säikeitä lukee ja kirjoittaa jaettuja tietoja, kuten ei-nolla-elementtien etsiminen atomitaulusta . Käyttämällä `std :: memory_order_relaxed`, sallimme optimoinnit säilyttäen samalla yksittäisten elementtien eheyden. Tämä lähestymistapa on erittäin hyödyllinen tapauksissa, kuten reaaliaikainen datan yhdistäminen , joissa usein päivitykset tapahtuvat ilman tiukkaa synkronointia. 🚀

Toinen skripti keskittyy SIMD (yksi -ohje, useita tietoja) optimointiin AVX2 : n avulla. Käyttämällä `_MM256_Load_Si256` ja` _MM256_STORE_SI256`, voimme ladata ja tallentaa 256-bittisiä vektoreita tehokkaasti käsittelemään useita kokonaislukuja rinnakkain. Tämä on erityisen hyödyllistä sovelluksissa, kuten kuvankäsittely , jossa jokaista pikselioperaatiota voidaan hoitaa samanaikaisesti. Muistin kohdistamisen varmistaminen "Alignas (32): n kanssa" parantaa suorituskykyä estämällä yksimielisiä muistin pääsyrangaistuksia, mikä on kriittinen huomio käsitellessäsi korkean suorituskyvyn laskentaa .

Vahvan ohjelmistokehityksen kannalta asianmukainen yksikkötestaus on välttämätön. Kolmas skripti hyödyntää Google -testikehystä Atomic -operaatioiden tarkistamiseksi. Testaamalla "std :: atomic atomicity`Väitteillä, kuten` assert_eq`, varmistamme, että kuormakaupan käyttäytyminen pysyy yhdenmukaisena toteutuksissa. Tämäntyyppinen validointi on välttämätöntä korkean luotettavuusjärjestelmissä , kuten taloudellisissa sovelluksissa , joissa on taata tietojen eheys samanaikaisesti. Atomien epäonnistuminen voi johtaa virheellisiin rahoitustransaktioihin tai vioittuneisiin lokiin, mikä tekee tällaisista testeistä välttämättömiä. ⚠️

Nämä skriptit tuovat esiin vektorisoidun laskennan ja atomitoimintojen eri näkökohdat x86 -arkkitehtuurissa . Vaikka `std :: atomic` -lähestymistapa varmistaa turvallisen monisäikeisen pääsyn, AVX2-pohjainen ratkaisu optimoi irtotavaranaprosessoinnin , mikä tekee siitä ihanteellisen data-raskas sovellus . Molempien strategioiden yhdistäminen antaa kehittäjille mahdollisuuden tasapainottaa turvallisuutta ja nopeutta, mikä on keskeinen näkökohta nykyaikaisessa ohjelmistotekniikassa. Näiden tekniikoiden ymmärtäminen antaa kehittäjille mahdollisuuden kirjoittaa tehokkaampia, samanaikaisia ​​ja tulevaisuudenkestäviä ohjelmia .

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();

Tietojen eheyden varmistaminen vektorisoiduissa x86 -operaatioissa

Yksi tärkeä näkökohta vektorisoidun prosessoinnin x86: ssa on datan eheyden varmistaminen, kun käsittelet rinnakkaisia ​​laskelmia. Vaikka aiemmissa keskusteluissa keskittyi elementtien atomiikkaan, toinen keskeinen näkökohta on muistin kohdistus . Väärin kohdistettu muistin käyttö voi johtaa suoritusrangaistuksiin tai jopa määrittelemättömiin käyttäytymiseen, varsinkin kun käytetään AVX2- ja AVX-512-ohjeita . "Alignas (32)" tai "_mm_malloc" oikea käyttö voi varmistaa, että muisti kohdistetaan oikein optimaaliseen SIMD -suorituskykyyn . Tämä on erityisen tärkeää aloilla, kuten tieteellisen laskenta tai reaaliaikaisen grafiikan renderoinnin , jossa jokainen jakso lasketaan. ⚡

Toinen näkökohta usein huomiotta on välimuistin johdonmukaisuus . Nykyaikaiset moniytimiset prosessorit luottavat välimuistihierarkioihin suorituskyvyn parantamiseksi, mutta atomivektorisoitujen toimintojen on kunnioitettava muistin konsistenssimalleja. Vaikka std :: atomic `std :: memory_order_seq_cst` valvoo tiukat tilaukset, rento operaatiot voivat sallia tilauksen ulkopuolisen suorituksen , mikä vaikuttaa johdonmukaisuuteen. Kehittäjien, jotka työskentelevät samanaikaisissa algoritmeissa , kuten rinnakkaislajittelun tai datan pakkaamisen , on oltava tietoisia mahdollisista kilpailuolosuhteista, jotka johtuvat välimuistin synkronoinnin viivästyksistä .

Lopuksi, kun keskustellaan kerää ja hajauta operaatioita , toinen huolenaihe on tlb (käännöshallintapuskuri) heittäminen . Laajamittaiset sovellukset, kuten koneoppimisen päätelmät tai Big Data Analytics , pääsee usein Ei-vierekkäiset muisti-alueet . `Vpgatherdd` tai` vpscatterdd` käyttäminen vaatii tehokkaasti ymmärrystä siitä, kuinka virtuaalimuistin käännös vaikuttaa suorituskykyyn . Muistin asettelujen optimointi ja prefetching -tekniikoiden käyttäminen voivat vähentää merkittävästi satunnaisiin muistin käyttökuvioihin liittyviä suorituskykypullonkauloja .