Supratimas apie elementinį atomiškumą x86 vektorinėse operacijose

Išskyręs Simdo atomiškumo paslaptį x86

Šiuolaikinis skaičiavimas labai priklauso nuo SIMD (viena instrukcija, keli duomenys) , kad būtų galima optimizuoti našumą, tačiau užtikrinant atomiškumą elemento lygyje, išlieka sudėtingas iššūkis. Kai bendraujama su „atominiu“ Shared_array [] `Vektorizuotoje kilpoje kūrėjai turi atsižvelgti į potencialų ašarojimo efektą tarp elementų. 🚀

„Intel“ vadovai pateikia neaiškias rekomendacijas, kaip vektoriniai apkrovos ir parduotuvės elgiasi, palikdami erdvę interpretacijai. Nors suderintos 8 baitų prieigos paprastai yra atominės, o operacijos, apimančios didesnius dydžius, gali sukelti netikrumus, susijusius su elementų atomiškumu . Tai kelia kritinius klausimus, susijusius su SIMD operacijomis ateityje.

Realaus pasaulio scenarijai, tokie kaip lygiagreti paieška, vektorizuotas apibendrinimas ar nulinio atminties bloko , reikalauja aiškiai suprasti atomiškumo garantijas. Norint išlaikyti duomenų vientisumą, reikia įvertinti elementų ašarojimo riziką tokiose instrukcijose kaip VMASKMOV, rinkti ir išsklaidyti . Netinkamas atomiškumo aiškinimas gali sukelti netikėtų rasės sąlygų. ⚠️

Šiame straipsnyje nagrinėjama x86 vektoriaus apkrovos/saugyklos atomiškumas , suskaidydamas „Intel“ dokumentus ir realų aparatinės įrangos elgesį. Ar galime saugiai manyti, kad atomiškumas yra elementas, ar turime suprojektuoti dėl galimų spąstų? Pasinerkime į detales ir atskirkite faktą nuo spekuliacijos.

Nardymas giliau į atomiškumą ir SIMD x86

Pirmasis scenarijus parodo std :: atomic naudojimą saugiai atlikti lygiagretus skaičiavimus ir nereikia aiškių spynų. Tai labai svarbu scenarijuose, kai kelios gijos skaito ir rašo bendrus duomenis, tokius kaip paieška ne nulio elementų atominiame masyve . Naudodami „std :: memory_order_relaxed“, mes leidžiame optimizuoti, išlaikant atskirų elementų vientisumą. Šis požiūris yra labai naudingas tokiais atvejais kaip realiojo laiko duomenų kaupimas , kai dažni atnaujinimai vyksta be griežtos sinchronizacijos. 🚀

Antrame scenarijuje pagrindinis dėmesys skiriamas SIMD (viena instrukcija, keli duomenys) Optimizavimai naudojant AVX2 . Naudodamiesi „_mm256_Load_si256“ ir „` _MM256_STORE_SI256 “, mes galime efektyviai įkelti ir laikyti 256 bitų vektorių, apdorodami kelis sveikus skaičius lygiagrečiai. Tai ypač naudinga tokiose programose kaip vaizdo apdorojimas , kai kiekviena pikselių operacija gali būti tvarkoma vienu metu. Atminties suderinimo užtikrinimas su `Aligas (32)` pagerina našumą, užkertant kelią nesuderinamoms atminties prieigos nuobaudoms-tai kritinis aspektas, kai reikia atsižvelgti į aukšto našumo skaičiavimą .

Tvirtai sukurti programinės įrangos kūrimą būtina tinkami vienetų bandymai . Trečiajame scenarijuje naudojama „Google“ bandymo sistema , kad patikrintų atomines operacijas. Išbandant „std :: atominį“ atomiškumą„Su tokiais tvirtinimais kaip„ Assert_EQ “užtikriname, kad krovinių parduotuvių elgesys išliks nuoseklus vykdant vykdymą. Šis patvirtinimo tipas yra būtinas aukšto patikimumo sistemose , pavyzdžiui, finansinės programos , kai reikia garantuoti suderinamumą su duomenų vientisumu. Dėl nesėkmės atomiškumui gali būti padaryta neteisinga finansinė operacija ar sugadinti žurnalai, todėl tokie testai yra būtini. ⚠️

Šie scenarijai pabrėžia skirtingus vektorinių skaičiavimo ir atominių operacijų aspektus x86 architektūrose . Nors „STD :: Atomic“ metodas užtikrina saugią daugialypę prieigą, AVX2 pagrįstas sprendimas optimizuoja masinį apdorojimą , todėl jis yra idealus duomenų sunkioms programoms . Derinant abi strategijas, kūrėjams galima subalansuoti saugą ir greitį - tai yra pagrindinis šiuolaikinės programinės įrangos inžinerijos aspektas. Supratimas su šiais metodais leidžia kūrėjams rašyti efektyvesnes, kartu ir ateityje atsparioms programoms .

#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();

Užtikrinant duomenų vientisumą vektorizuotos x86 operacijos

Vienas esminis vektorizuoto apdorojimo aspektas X86 yra užtikrinamas duomenų vientisumas tvarkant lygiagrečius skaičiavimus. Nors ankstesnėse diskusijose buvo sutelktos į „Element“ atomiškumą, dar vienas svarbus aspektas yra atminties suderinimas . Netinkamai suderinta atminties prieiga gali lemti baudas už našumą ar net neapibrėžtą elgesį, ypač naudojant AVX2 ir AVX-512 instrukcijas . Tinkamas „Aligas (32)` arba `_mm_malloc“ naudojimas gali užtikrinti, kad atmintis būtų teisingai suderinta su optimaliu SIMD našumu . Tai ypač svarbu tokiose srityse kaip mokslinis skaičiavimas arba realiojo laiko grafikos perteikimas , kai kiekvienas ciklas yra svarbus. ⚡

Kitas aspektas, dažnai nepastebimas, yra talpyklos nuoseklumas . Šiuolaikinės kelių branduolių procesoriai remiasi talpyklos hierarchijomis , kad pagerintų našumą, tačiau atominės vektorizuotos operacijos turi gerbti atminties nuoseklumo modelius. Nors std :: atomic su `std :: memory_order_seq_cst` vykdo griežtą užsakymą, atsipalaidavusios operacijos gali leisti vykdyti ne užsakymą , darant įtaką nuoseklumui. Kūrėjai, dirbantys prie lygiagrečių algoritmų , pavyzdžiui, lygiagretus rūšiavimas arba duomenų glaudinimas , turi žinoti apie galimas lenktynių sąlygas, atsirandančias dėl talpyklos sinchronizacijos vėlavimų .

Galiausiai, aptariant surinkti ir išsklaidyti operacijas , dar vienas rūpestis yra TLB (vertimo „LookAide“ buferis). Didelio masto programos, tokios kaip mašininio mokymosi išvados arba „Big Data Analytics“ , dažnai pasiekiami Neištikimos atminties regionai . Naudojant „VPGatherDD“ arba „VPSCatterDD“ efektyviai reikia suprasti, kaip virtualioji atminties vertimas daro įtaką našumui . Optimizuojant atminties išdėstymą ir naudojant išankstinio išankstinio nustatymo metodus , gali žymiai sumažinti našumo kliūčių, susijusių su atsitiktinių atminties prieigos modeliais .