Izpratne par vienas vienības atomicitāti x86 vektorizētās operācijās

Atšķirot Simd atomicitātes noslēpumu x86

Mūsdienu skaitļošana lielā mērā ir atkarīga no SIMD (viena instrukcija, vairāki dati) veiktspējas optimizēšanai, bet atomicitātes nodrošināšana elementa līmenī joprojām ir sarežģīts izaicinājums. Darījumos ar `atomu Shared_array [] `vektorizētā cilpā izstrādātājiem jāapsver iespējamie asarošanas efekti starp elementiem. 🚀

Intel rokasgrāmatas sniedz neskaidras norādes par to, kā vektoru kravas un veikali uzvedas, atstājot vietu interpretācijai. Kamēr saskaņota 8 baitu piekļuve parasti ir atomic, operācijas, kas aptver lielākus izmērus, var ieviest neskaidrības elementos gudrā atomicitātē . Tas rada kritiskus jautājumus par SIMD operācijām nākotnē.

Reālās pasaules scenāriji, piemēram, paralēla meklēšana, vektorizēta summēšana vai atmiņas bloka nulles noteikšana Pieprasiet skaidru izpratni par atomu garantijām. Lai saglabātu datu integritāti, ir jānovērtē elementa asarošanas risks tādās instrukcijās kā Vaskmov, savākt un izkliedēt . Nepareiza atomicitātes interpretācija varētu izraisīt negaidītus rases apstākļus. ⚠️

Šajā rakstā ir apskatīta x86 vektora slodze/uzglabājiet atomicitāti , sadalot Intel dokumentāciju un reālu aparatūras izturēšanos. Vai mēs varam droši pieņemt, ka elementi ir gudri, vai arī mums jāprojektē iespējamās nepilnības? Ievadīsimies detaļās un atdalīsimies no spekulācijām.

Ienirt dziļāk atomicitātē un SIMD x86

Pirmais skripts parāda std :: atomu izmantošanu, lai droši veiktu paralēlus aprēķinus bez skaidrām slēdzenēm. Tas ir ļoti svarīgi scenārijos, kad vairāki pavedieni lasa un raksta koplietotos datus, piemēram, elementu, kas nav nulle, meklēšana atomu masīvā . Izmantojot `std :: memory_order_relaxed`, mēs ļaujam optimizēt, saglabājot atsevišķu elementu integritāti. Šī pieeja ir ļoti izdevīga tādos gadījumos kā reāllaika datu apkopošana , kur bieži notiek bieži atjauninājumi bez stingras sinhronizācijas. 🚀

Otrais skripts koncentrējas uz SIMD (viena instrukcija, vairāki dati) optimizācijas, izmantojot AVX2 . Izmantojot `_mm256_load_si256` un` _mm256_store_si256`, mēs varam efektīvi ielādēt un saglabāt 256 bitu vektorus, paralēli apstrādājot vairākus veselus skaitļus. Tas ir īpaši noderīgi tādās lietojumprogrammās kā attēlu apstrāde , kur katru pikseļu darbību var apstrādāt vienlaicīgi. Atmiņas izlīdzināšanas nodrošināšana ar `alignām (32)` uzlabo veiktspēju, novēršot nesaskaņotu atmiņu piekļuvi sodiem, kas ir kritisks apsvērums, strādājot ar augstas veiktspējas skaitļošanu .

Stingrai programmatūras izstrādei ir nepieciešama pareiza vienības pārbaude . Trešajā skriptā tiek izmantots Google testa ietvars , lai pārbaudītu atomu operācijas. Pārbaudot `std :: atomic atomicitāti"Ar tādiem apgalvojumiem kā" Assert_eq ", mēs nodrošinām, ka slodzes veikala uzvedība joprojām ir konsekventa visās nāves gadījumā. Šāda veida validācija ir būtiska augstas uzticamības sistēmās , piemēram, finanšu lietojumprogrammās , kur ir jāgarantē datu integritāte saskaņā ar vienlaicīgumu. Nespēja ar atomicitāti var izraisīt nepareizus finanšu darījumus vai sabojātus žurnālus, padarot šādus testus neaizstājamus. ⚠️

Šie skripti izceļ dažādus vektorizētu aprēķinu un atomu operāciju aspektus x86 arhitektūrā . Kamēr `std :: atomu` pieeja nodrošina drošu vairāku vītņu piekļuvi, AVX2 balstīts risinājums optimizē lielapjoma apstrādi , padarot to ideālu datu smagām lietojumprogrammām . Abu stratēģiju apvienošana ļauj izstrādātājiem līdzsvarot drošību un ātrumu, kas ir galvenais apsvērums mūsdienu programmatūras inženierijā. Izpratne par šīm metodēm ļauj izstrādātājiem rakstīt efektīvākas, vienlaicīgas un nākotnes drošas programmas .

#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;

Viens

Rādītājs

Datu integritātes nodrošināšana vektorizētās X86 operācijās

Viens būtisks vektorizētas apstrādes aspekts X86 ir nodrošināt datu integritāti , apstrādājot paralēlus aprēķinus. Kamēr iepriekšējās diskusijās bija vērsta uz atomicitāti katram elementam, vēl viens galvenais apsvērums ir atmiņas izlīdzināšana . Nepareiza atmiņas piekļuve var izraisīt sodus par veiktspēju vai pat nenoteiktu uzvedību, it īpaši, ja lietojat AVX2 un AVX-512 instrukcijas . Pareiza `alignu (32)` vai `_mm_Malloc` izmantošana var nodrošināt, ka atmiņa ir pareizi saskaņota optimālai SIMD veiktspējai . Tas ir īpaši svarīgi tādos laukos kā zinātniskā skaitļošana vai reāllaika grafikas renderēšana , kur katrs cikls ir skaitīts. ⚡

Vēl viens aspekts, kas bieži tiek ignorēts, ir kešatmiņas saskaņotība . Mūsdienu daudzkodolu CPU paļaujas uz kešatmiņas hierarhijām , lai uzlabotu veiktspēju, bet atomu vektorizētām operācijām ir jāievēro atmiņas konsekvences modeļi. Kamēr std :: atomic ar `std :: memory_order_seq_cst` īsteno stingras pasūtīšanas, atvieglotas operācijas var ļaut izpildīt izpildi , kas ietekmē konsekvenci. Izstrādātājiem, kas strādā pie vienlaicīgiem algoritmiem , piemēram, paralēla šķirošana vai datu saspiešanai , jāapzinās iespējamie rases apstākļi, kas rodas no kešatmiņas sinhronizācijas kavējumiem .

Visbeidzot, apspriežot Apkopot un izkliedēt operācijas , vēl viena baža ir TLB (tulkošanas Lookaside Buffer), metot . Liela mēroga lietojumprogrammas, piemēram, mašīnu apguves secinājumi vai lielo datu analītika , bieži piekļūstiet nepārtrauktiem atmiņas reģioniem . Izmantojot `vpgatherdd` vai` vpScatterdd` efektīvi nepieciešama izpratne par to, kā virtuālās atmiņas tulkošana ietekmē veiktspēju . Atmiņas izkārtojumu optimizēšana un Prepething paņēmienu izmantošana var ievērojami samazināt veiktspējas sašaurinājumus, kas saistīti ar nejaušas atmiņas piekļuves modeļiem .