X86 વેક્ટરાઇઝ્ડ કામગીરીમાં પ્રતિ-તત્વ અણુતાને સમજવું

X86 માં સિમડ અણુના રહસ્યને ઉકેલી કા .વું

આધુનિક કમ્પ્યુટિંગ પર પ્રભાવ optim પ્ટિમાઇઝેશન માટે સિમડી (એકલ સૂચના, મલ્ટીપલ ડેટા) પર ભારે આધાર રાખે છે, પરંતુ તત્વ સ્તરે અણુતાની ખાતરી કરવી એ એક જટિલ પડકાર છે. જ્યારે `અણુ સાથે વ્યવહાર કરે છે શેર્ડ_અરે [] `વેક્ટરાઇઝ્ડ લૂપમાં, વિકાસકર્તાઓએ સંભવિત ફાડવાની અસરો તત્વો વચ્ચે ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે. .

ઇન્ટેલના મેન્યુઅલ વેક્ટર લોડ અને સ્ટોર્સ કેવી રીતે વર્તે છે, અર્થઘટન માટે જગ્યા છોડીને અસ્પષ્ટ માર્ગદર્શન પ્રદાન કરે છે. જ્યારે ગોઠવાયેલ 8-બાઇટ .ક્સેસ સામાન્ય રીતે અણુ હોય છે, મોટા કદના વિસ્તરણની કામગીરી તત્વ મુજબના અણુ માં અનિશ્ચિતતાઓ રજૂ કરી શકે છે. આ ભવિષ્યના-પ્રૂફિંગ સિમડ કામગીરી વિશે નિર્ણાયક પ્રશ્નો ઉભા કરે છે.

સમાંતર શોધ, વેક્ટર થયેલ સારાંશ અથવા મેમરી બ્લોકને ઝીરો કરવા જેવા વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યો અણુની બાંયધરીની સ્પષ્ટ સમજણ માંગશે. ડેટા અખંડિતતા જાળવવા માટે vmaskmov, એકત્રિત અને છૂટાછવાયા જેવા સૂચનોમાં તત્વ ફાડવાનું જોખમ છે. અણુના ખોટી અર્થઘટનથી અનપેક્ષિત જાતિની સ્થિતિ થઈ શકે છે. ⚠

આ લેખ x86 વેક્ટર લોડ/સ્ટોર અણુ ની શોધ કરે છે, ઇન્ટેલના દસ્તાવેજીકરણ અને વાસ્તવિક હાર્ડવેર વર્તણૂકોને તોડી નાખે છે. શું આપણે સલામત રીતે તત્વ મુજબની અણુતા ધારી શકીએ છીએ, અથવા આપણે સંભવિત મુશ્કેલીઓની આસપાસ ડિઝાઇન કરવી જોઈએ? ચાલો વિગતો અને અટકળોથી અલગ તથ્ય તરફ ધ્યાન આપીએ.

X86 માં પરમાણુમાં વધુ diving ંડે ડાઇવિંગ કરો

પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ સ્પષ્ટ લ ks ક્સની જરૂરિયાત વિના સમાંતર ગણતરીઓ કરવા માટે એસટીડી :: અણુ નો ઉપયોગ દર્શાવે છે. આ દૃશ્યોમાં નિર્ણાયક છે જ્યાં બહુવિધ થ્રેડો શેર કરેલા ડેટા વાંચે છે અને લખે છે, જેમ કે અણુ એરે માં બિન-શૂન્ય તત્વોની શોધ. `એસટીડી :: મેમરી_ઓર્ડર_રેલેક્સેડ` નો ઉપયોગ કરીને, અમે વ્યક્તિગત તત્વોની અખંડિતતા જાળવી રાખીને optim પ્ટિમાઇઝેશનની મંજૂરી આપીએ છીએ. આ અભિગમ રીઅલ-ટાઇમ ડેટા એકત્રીકરણ જેવા કેસોમાં ખૂબ ફાયદાકારક છે, જ્યાં કડક સુમેળ વિના વારંવાર અપડેટ્સ થાય છે. .

બીજી સ્ક્રિપ્ટ સિમડ (એકલ સૂચના, મલ્ટીપલ ડેટા) પર AVX2 નો ઉપયોગ કરીને ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. `_Mm256_load_si256` અને` _mm256_store_si256` નો ઉપયોગ કરીને, અમે સમાંતરમાં બહુવિધ પૂર્ણાંકોની પ્રક્રિયા કરીને 256-બીટ વેક્ટર્સને અસરકારક રીતે લોડ અને સ્ટોર કરી શકીએ છીએ. આ ખાસ કરીને ઇમેજ પ્રોસેસિંગ જેવી એપ્લિકેશનોમાં ઉપયોગી છે, જ્યાં દરેક પિક્સેલ ઓપરેશન એક સાથે નિયંત્રિત કરી શકાય છે. `એલિગ્નાસ () ૨) સાથે મેમરી ગોઠવણીની ખાતરી કરવી એ અનલિનેટેડ મેમરી access ક્સેસ દંડને અટકાવીને પ્રભાવમાં સુધારો કરે છે, ઉચ્ચ-પર્ફોર્મન્સ કમ્પ્યુટિંગ સાથે વ્યવહાર કરતી વખતે નિર્ણાયક વિચારણા.

મજબૂત સ software ફ્ટવેર વિકાસ માટે, યોગ્ય એકમ પરીક્ષણ જરૂરી છે. ત્રીજી સ્ક્રિપ્ટ અણુ કામગીરીને ચકાસવા માટે ગૂગલ ટેસ્ટ ફ્રેમવર્ક નો ઉપયોગ કરે છે. `એસટીડી :: અણુના અણુની ચકાસણી કરીને`એએસએસઈટી_ઇક` જેવા નિવેદનો સાથે, અમે સુનિશ્ચિત કરીએ છીએ કે લોડ-સ્ટોરનું વર્તન ફાંસીની આસપાસ સુસંગત રહે છે. ઉચ્ચ-વિશ્વસનીયતા સિસ્ટમો માં આ પ્રકારનું માન્યતા આવશ્યક છે, જેમ કે નાણાકીય એપ્લિકેશનો , જ્યાં સંમતિ હેઠળની ડેટા અખંડિતતાની બાંયધરી હોવી આવશ્યક છે. અણુમાં નિષ્ફળતા, ખોટા નાણાકીય વ્યવહાર અથવા ભ્રષ્ટ લોગ તરફ દોરી શકે છે, આવા પરીક્ષણોને અનિવાર્ય બનાવે છે. ⚠

આ સ્ક્રિપ્ટોએ X86 આર્કિટેક્ચર્સ માં વેક્ટરાઇઝ્ડ ગણતરી અને અણુ કામગીરીના વિવિધ પાસાઓને પ્રકાશિત કરો. જ્યારે `એસટીડી :: અણુ` અભિગમ સલામત મલ્ટિ-થ્રેડેડ access ક્સેસની ખાતરી આપે છે, ત્યારે એવીએક્સ 2-આધારિત સોલ્યુશન બલ્ક પ્રોસેસિંગ ને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે, જે તેને ડેટા-હેવી એપ્લિકેશનો માટે આદર્શ બનાવે છે. બંને વ્યૂહરચનાઓને સંયોજિત કરવાથી વિકાસકર્તાઓને સલામતી અને ગતિને સંતુલિત કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે આધુનિક સ software ફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગમાં મુખ્ય વિચારણા છે. આ તકનીકોને સમજવાથી વિકાસકર્તાઓને વધુ કાર્યક્ષમ, સહવર્તી અને ભાવિ-પ્રૂફ પ્રોગ્રામ્સ લખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે .

#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();

X86 ઓપરેશન્સમાં ડેટા અખંડિતતાની ખાતરી કરવી

X86 માં વેક્ટેરલાઇઝ્ડ પ્રોસેસિંગ નું એક નિર્ણાયક પાસું ડેટા અખંડિતતા સમાંતર ગણતરીઓનું સંચાલન કરતી વખતે સુનિશ્ચિત કરે છે. જ્યારે અગાઉની ચર્ચાઓ પ્રતિ-તત્વ અણુતા પર કેન્દ્રિત છે, ત્યારે બીજી મુખ્ય વિચારણા મેમરી ગોઠવણી છે. મિસાલિએટેડ મેમરી access ક્સેસ પ્રભાવ દંડ અથવા તો અસ્પષ્ટ વર્તન તરફ દોરી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે AVX2 અને AVX-512 સૂચનો નો ઉપયોગ કરતી વખતે. `એલાઇગ્નાસ (32)` અથવા `_mm_malloc` નો યોગ્ય ઉપયોગ શ્રેષ્ઠ સિમડ પર્ફોર્મન્સ માટે મેમરી યોગ્ય રીતે ગોઠવાયેલ છે તેની ખાતરી કરી શકે છે. આ ખાસ કરીને વૈજ્ .ાનિક કમ્પ્યુટિંગ અથવા રીઅલ-ટાઇમ ગ્રાફિક્સ રેન્ડરિંગ જેવા ક્ષેત્રોમાં મહત્વપૂર્ણ છે, જ્યાં દરેક ચક્રની ગણતરી છે. .

બીજો પાસા ઘણીવાર અવગણવામાં આવે છે કેશ સુસંગતતા . આધુનિક મલ્ટિ-કોર સીપીયુ પ્રભાવને સુધારવા માટે કેશ હાયરાર્કીઝ પર આધાર રાખે છે, પરંતુ અણુ વેક્ટરાઇઝ્ડ કામગીરીમાં મેમરી સુસંગતતા મોડેલોનો આદર કરવો આવશ્યક છે. જ્યારે એસટીડી :: અણુ `એસટીડી :: મેમરી_ઓર્ડર_સેક_સીએસટી સાથે કડક ઓર્ડર લાગુ કરે છે, રિલેક્સ્ડ ઓપરેશન્સ આઉટ- order ર્ડર એક્ઝેક્યુશન માટે મંજૂરી આપી શકે છે, સુસંગતતાને અસર કરે છે. સમકાલીન એલ્ગોરિધમ્સ પર કામ કરતા વિકાસકર્તાઓ, જેમ કે સમાંતર સ ing ર્ટિંગ અથવા ડેટા કમ્પ્રેશન , કેશ સિંક્રોનાઇઝેશન વિલંબથી ઉદ્ભવતા સંભવિત જાતિની પરિસ્થિતિઓથી વાકેફ હોવા જોઈએ .

છેવટે, જ્યારે એકત્રિત અને છૂટાછવાયા કામગીરી ની ચર્ચા કરતી વખતે, બીજી ચિંતા ટીએલબી (અનુવાદ લુકસાઇડ બફર) થ્રેશિંગ છે. મોટા પાયે એપ્લિકેશનો, જેમ કે મશીન લર્નિંગ ઇન્ફરન્સ અથવા મોટા ડેટા એનાલિટિક્સ , વારંવાર access ક્સેસ બિન-સુસંગત મેમરી પ્રદેશો . `Vpgatherdd` અથવા` vpscatterd` નો ઉપયોગ કરીને અસરકારક રીતે વર્ચુઅલ મેમરી અનુવાદ પ્રભાવને કેવી રીતે અસર કરે છે તેની સમજની જરૂર છે . મેમરી લેઆઉટને optim પ્ટિમાઇઝ કરવા અને પ્રીફેચિંગ તકનીકો નો ઉપયોગ કરીને રેન્ડમ મેમરી એક્સેસ પેટર્ન સાથે સંકળાયેલ પ્રભાવની અડચણોમાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરી શકે છે.