X86 വെക്റ്ററൈസ്ഡ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പ്രതിരോധ കുത്തിവയ്പ്പ് മനസ്സിലാക്കൽ

X86- ൽ സിംഡ് അണുവേളയുടെ രഹസ്യം അനാവരണം ചെയ്യുന്നു

ആധുനിക കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് സിമിനെ (സിംഗിൾ നിർദ്ദേശം, ഒന്നിലധികം ഡാറ്റ) ആശ്രയിക്കുന്നു, പ്രകടനത്തിനുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി, എന്നാൽ മൂലക നിലയിലുള്ള ശതംപം ഉറപ്പാക്കൽ ഒരു സങ്കീർണ്ണ വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. 'ആറ്റോമിക് കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ shared_array [] `വെക്റ്ററൈസ്ഡ് ലൂപ്പിൽ, ഡവലപ്പർമാർ സാധ്യതകൾ പരിഗണിക്കണം കീറുന്ന ഇഫക്റ്റുകൾ ഘടകങ്ങൾക്കിടയിൽ . പതനം

ഇന്റലിന്റെ മാനുവലുകൾ വെക്റ്റർ ലോഡുകളും സ്റ്റോറുകളും എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അവ്യക്തമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുന്നു. വിന്യസിച്ചപ്പോൾ 8-ബൈറ്റ് ആക്സസ് പൊതുവെ ആറ്റോമികമാണ്, പ്രവർത്തനങ്ങൾ വലിയ വലുപ്പങ്ങൾ സ്പാനിംഗ് ചെയ്യുന്നത് ഘടക-ബുദ്ധിമാനായ ശനിയാഴ്ചയിലെ അനിശ്ചിതത്വങ്ങൾ . ഇത് ഭാവിയിലെ പ്രൂഫിംഗ് സിംഡി പ്രവർത്തനങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിർണായക ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തുന്നു.

സമാനമായ തിരയൽ, വെവലൈറ്റ് സംബന്ധമായ, അല്ലെങ്കിൽ മെമ്മറി ബ്ലോക്ക് പൂജ്യം ചെയ്യുന്നതുപോലെ യഥാർത്ഥ-ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ ആറ്റോമിസിറ്റിയെക്കുറിച്ച് വ്യക്തമായ ധാരണ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. വിമാസ്ക്മോവ്, ഒത്തുകൂടിയ നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ കീറിപ്പോകാനുള്ള സാധ്യത, ഡാറ്റ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിന് ചിതറിക്കിടക്കുക. ശോഭയുള്ള തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനം അപ്രതീക്ഷിത വംശ സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. പതനം

ഈ ലേഖനം x86 വെക്റ്റർ ലോഡ് / സ്റ്റോർ ആറ്റോസിറ്റി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു , ഇന്റലിന്റെ ഡോക്യുമെന്റേഷനും യഥാർത്ഥ ഹാർഡ്വെയർ പെരുമാറ്റങ്ങളും തകർക്കുന്നു. മൂലകത്തെ തിരിച്ചുള്ള ശോഭതയെ നമുക്ക് സുരക്ഷിതമായി ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയുമോ, അല്ലെങ്കിൽ നമുക്ക് സാധ്യതയുള്ള അപകടങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യേണ്ടതാണോ? നമുക്ക് വിശദാംശങ്ങളിലേക്കും വസ്തുതയെ വേർതിരിച്ചതും അനുവദിക്കാം.

ആഴത്തിലുള്ളതും x86- യിൽ സിംഡിനും ആഴത്തിൽ

ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് std :: വ്യക്തമായ ലോക്കുകൾ ഇല്ലാതെ സമാന്തരമായി കണക്കുകൂട്ടലുകൾ സുരക്ഷിതമായി നിർവഹിക്കുന്നതിന് ന്റെ ഉപയോഗം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം ത്രെഡുകൾ വായിച്ച് പങ്കിട്ട ഡാറ്റ വായിച്ച് എഴുതുകയും ചെയ്യുന്ന സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് നിർണായകമാണ്, ഒരു ആറ്റോമിക് അറേയിലെ പൂജ്യമല്ലാത്ത ഘടകങ്ങൾക്കായി തിരയുന്നു . `Std :: strorder_relaxted``, വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളുടെ സമഗ്രത നിലനിർത്തുമ്പോൾ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ ഞങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം വളരെ പ്രയോജനകരമാണ് തത്സമയ ഡാറ്റ അജ്പീഠം കർശനമായി അപ്ഡേറ്റുകൾ സംഭവിക്കുന്ന ഇടതടക്കം സംഭവിക്കുന്നു. പതനം

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് AVX2 ഉപയോഗിച്ച് സിമിസിനെ (സിംഗിൾ നിർദ്ദേശം, ഒന്നിലധികം ഡാറ്റ) ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. `_Mm256_load_si256`,` `mmm256_store_si256` എന്നിവയിൽ ജോലി ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾക്ക് 256-ബിറ്റ് വെക്ടറുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ലോഡുചെയ്യാനും സംഭരിക്കാനും കഴിയും, ഒന്നിലധികം സംഖ്യകളെ സമാന്തരമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഇമേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് പോലുള്ള അപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഓരോ പിക്സൽ ഓപ്പറയും ഒരേസമയം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. `Alignas (32) ഉള്ള മെമ്മറി വിന്യാസത്തെ ഉറപ്പാക്കുന്നു (32)` ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു നിർണായക പരിഗണന തടയുന്നതിലൂടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

ശക്തമായ സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസനത്തിനായി, ശരിയായ യൂണിറ്റ് പരിശോധന ആവശ്യമാണ്. ആറ്റോമിക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിന് മൂന്നാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് Google ടെസ്റ്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു. `Std :: ആറ്റോമിക്യം പരീക്ഷിക്കുന്നതിലൂടെ`` Ensfer_eq` പോലുള്ള വാദങ്ങൾ, ലോഡ്-സ്റ്റോർ സ്വഭാവം വധശിക്ഷാങ്ങളിൽ സ്ഥിരത പുലർത്തുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. (* സാമ്പത്തിക അപേക്ഷകൾ പോലുള്ള) ഉയർന്ന വിശ്വാസ്യത സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ് , അത് സാമ്പത്തിക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ സമന്വയം ഉറപ്പുനൽകുന്നിരിക്കണം. ശോമിതമായ ഒരു പരാജയം തെറ്റായ ഇടപാടുകൾ അല്ലെങ്കിൽ കേടായ ലോഗുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, അത്തരം പരിശോധനകൾ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്തതാണ്. പതനം

X86 ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ വെക്റ്ററൈസ്ഡ് കമ്പ്യൂട്ടേഷണുകളുടെയും ആറ്റോമിക് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും വ്യത്യസ്ത വശങ്ങളെ ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു . `Std :: ആടകങ്ങളുടെ സമീപനം സുരക്ഷിതമായ ബഹുരാഷ്ട്ര ത്രെഡുചെയ്ത ആക്സസ് ഉറപ്പാക്കുന്നു, AVX2 അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിഹാരം ബൾക്ക് പ്രോസസ്സിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു , ഇത് ഡാറ്റ-ഹെവി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി . രണ്ടും സംയോജിപ്പിച്ച് ഡവലപ്പർമാരെ സുരക്ഷാ, വേഗത ബാലൻസ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ആധുനിക സോഫ്റ്റ്വെയർ എഞ്ചിനീയറിംഗിലെ പ്രധാന പരിഗണനയാണ്. ഈ വിദ്യകൾ മനസിലാക്കുന്നത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കൺകറന്റ്, ഭാവി-പ്രൂഫ് പ്രോഗ്രാമുകളും എഴുതാൻ ഡവലപ്പർമാരെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു .

#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();

വെക്റ്ററൈസ്ഡ് x86 പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഡാറ്റ സമഗ്രത ഉറപ്പാക്കുന്നു

വെക്റ്ററൈസ്ഡ് പ്രോസസിംഗിന്റെ ഒരു നിർണായക വശം x86 ൽ ഡാറ്റ സമഗ്രത ഉറപ്പാക്കുന്നു. മുമ്പത്തെ ചർച്ചകൾ ഓരോ എലൻമെന്റ് ആറ്റോമിറ്റിയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുമ്പോൾ, മറ്റൊരു പ്രധാന പരിഗണന മെമ്മറി വിന്യാസമാണ് . തെറ്റായി അയച്ച മെമ്മറി ആക്സസ് പ്രകടന പിഴകളോ നിർവചിക്കപ്പെടാത്ത പെരുമാറ്റത്തിലേക്കും നയിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും AVX2, AVX-512 നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ . `അലിഗ്നാസ് (32)` അല്ലെങ്കിൽ `_mm_malloc`` അല്ലെങ്കിൽ `mmm_malloc` എന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും ഒപ്റ്റിമൽ സിഎംഡി പ്രകടനത്തിനായി മെമ്മറി ശരിയായി വിന്യസിക്കാൻ കഴിയും . ശാസ്ത്ര കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ തത്സമയ ഗ്രാഫിക്സ് റെൻഡറിംഗ് പോലുള്ള ഫീൽഡുകളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രധാനമാണ് , അവിടെ ഓരോ ചക്രവും കണക്കാക്കുന്നു. പതനം

മറ്റൊരു വശം പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു കാഷെ കോരൻസി . ആധുനിക മൾട്ടി-കോർ സിപിയുകളെ ആശ്രയിക്കുന്നു പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി കാഷെ ശ്രേണിയെ std :: std :: std :: strord :: stright_order_seq_cst ഉപയോഗിച്ച് കർശന ഓർഡർ ചെയ്ത്, ശാന്തമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഓർഡർ എക്സിക്യൂഷനായി അനുവദിച്ചേക്കാം , സ്ഥിരതയെ ബാധിക്കുന്നു. കൺസറന്റ് അൽഗോരിതംസ് , സമാന്തര തരംഗങ്ങൾ , , , നിങ്ങളുടെ കാഷെ സിക്നോണൈസേഷൻ കാലതാമസം വരെ അറിഞ്ഞിരിക്കണം കാഷെ സമന്വയ സാഹചര്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട സാധ്യത കംപ്രഷൻ

ഒടുവിൽ, ചർച്ചചെയ്യുമ്പോൾ ശേഖരിക്കുക, ചിതറിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ , മറ്റൊരു ആശങ്ക tlb (വിവർത്തനകാരിക ലോട്ടസൈറ്റ് ബഫർ) * മെഷീൻ ലേണിംഗ് അനുമാനം അല്ലെങ്കിൽ വലിയ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് , പതിവായി ആക്സസ് ചെയ്യാത്ത മെമ്മറി പ്രദേശങ്ങൾ പോലുള്ള വന്നിട്ടുള്ള പ്രയോഗങ്ങൾ , ഇടയ്ക്കിടെ ആക്സസ് ചെയ്യുക . `Vpgതർടിയത് 'അല്ലെങ്കിൽ` vpscatrdd' എന്നത് ഉപയോഗിക്കുന്നത് വെർച്വൽ മെമ്മറി വിവർത്തനം എങ്ങനെ പ്രകടനം നൽകുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട് . മെമ്മറി ലേ outs ട്ടുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതികളെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും റാൻഡം മെമ്മറി ആക്സസ് പാറ്റേണുകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും .