एक्स 86 वेक्टरलाइज्ड ऑपरेशन्समध्ये प्रति-घटक अणुत्व समजून घेणे

X86 मध्ये सिमड अणुचे रहस्य उलगडत आहे

आधुनिक संगणकीय कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशनसाठी सिमड (एकल सूचना, एकाधिक डेटा) वर जोरदारपणे अवलंबून आहे, परंतु घटक स्तरावर अणुत्व सुनिश्चित करणे एक जटिल आव्हान आहे. `अणु यांच्याशी व्यवहार करताना सामायिक_अरे [] ve वेक्टोरलाइज्ड लूपमध्ये विकसकांनी घटकांमधील संभाव्य फाडणे प्रभाव विचारात घेणे आवश्यक आहे. 🚀

इंटेलचे मॅन्युअल वेक्टर लोड आणि स्टोअर्स कसे वागतात याविषयी अस्पष्ट मार्गदर्शन प्रदान करतात, ज्यामुळे स्पष्टीकरण देण्याची जागा सोडली जाते. संरेखित 8-बाइट प्रवेश सामान्यत: अणु असतात, मोठ्या आकारात असलेल्या ऑपरेशन्समध्ये घटकानुसार अणुत्व मध्ये अनिश्चितता असू शकते. हे भविष्यातील-प्रूफिंग सिमड ऑपरेशन्सबद्दल गंभीर प्रश्न उपस्थित करते.

समांतर शोध, वेक्टरलाइज्ड सारांश, किंवा मेमरी ब्लॉक शून्य करणे यासारख्या वास्तविक-जगातील परिस्थिती अणुपणाच्या हमीची स्पष्ट समजण्याची मागणी करतात. डेटा अखंडता राखण्यासाठी व्हीमास्कमोव्ह, एकत्रित आणि स्कॅटर सारख्या सूचनांमध्ये घटक फाडण्याच्या जोखमीचे मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे. अणुत्वाचा चुकीचा अर्थ लावण्यामुळे अनपेक्षित शर्यतीची परिस्थिती उद्भवू शकते. ⚠

हा लेख x86 वेक्टर लोड/स्टोअर अणुत्व अन्वेषण करतो, इंटेलचे दस्तऐवजीकरण आणि वास्तविक हार्डवेअर वर्तन तोडत आहे. आम्ही सुरक्षितपणे घटकनिहाय अणुत्व गृहीत धरू शकतो किंवा आम्ही संभाव्य संकटांच्या आसपास डिझाइन केले पाहिजे? चला तपशीलांचा शोध घेऊया आणि सट्टेपासून वेगळे करूया.

एक्स 86 मध्ये अणु आणि सिमड मध्ये सखोल डायव्हिंग

प्रथम स्क्रिप्ट सुस्पष्ट लॉकची आवश्यकता न घेता सुरक्षितपणे समांतर संगणन करण्यासाठी एसटीडी :: अणु चा वापर दर्शविते. हे अशा परिस्थितीत महत्त्वपूर्ण आहे जेथे एकाधिक धागे सामायिक डेटा वाचतात आणि लिहितात, जसे की अणू अ‍ॅरे मध्ये शून्य नसलेल्या घटकांचा शोध घेणे . `Std :: मेमरी_ऑर्डर_रेलेक्सेड` वापरुन आम्ही वैयक्तिक घटकांची अखंडता राखताना ऑप्टिमायझेशनला परवानगी देतो. रिअल-टाइम डेटा एकत्रीकरण सारख्या प्रकरणांमध्ये हा दृष्टिकोन अत्यंत फायदेशीर आहे, जेथे वारंवार अद्यतने कठोर सिंक्रोनाइझेशनशिवाय आढळतात. 🚀

दुसरी स्क्रिप्ट एव्हीएक्स 2 वापरून सिमड (एकल सूचना, एकाधिक डेटा) ऑप्टिमायझेशनवर लक्ष केंद्रित करते. `_ मिमी 256_ लोड_एसआय 256` आणि` _ मिमी 256_store_si256` नियुक्त करून आम्ही 256-बिट वेक्टर कार्यक्षमतेने लोड आणि संचयित करू शकतो, समांतर मध्ये एकाधिक पूर्णांकांवर प्रक्रिया करतो. हे विशेषतः प्रतिमा प्रक्रिया सारख्या अनुप्रयोगांमध्ये उपयुक्त आहे, जेथे प्रत्येक पिक्सेल ऑपरेशन एकाच वेळी हाताळले जाऊ शकते. `अ‍ॅलिग्नास () २) सह मेमरी संरेखन सुनिश्चित करणे` अनलायगिन मेमरी Pen क्सेस दंड रोखून कामगिरी सुधारते, उच्च-कार्यक्षमता संगणन सह व्यवहार करताना एक गंभीर विचार.

मजबूत सॉफ्टवेअर विकासासाठी, योग्य युनिट चाचणी आवश्यक आहे. तिसरी स्क्रिप्ट अणू ऑपरेशन्स सत्यापित करण्यासाठी Google चाचणी फ्रेमवर्क वापरते. `एसटीडी :: अणु च्या अणुची चाचणी करून`assert_eq` सारख्या प्रतिपादनांसह, आम्ही हे सुनिश्चित करतो की लोड-स्टोअर वर्तन फाशीच्या दरम्यान सुसंगत राहील. आर्थिक अनुप्रयोग सारख्या उच्च-विश्वसनीयता प्रणालींमध्ये या प्रकारचे प्रमाणीकरण आवश्यक आहे, जेथे सहमती अंतर्गत डेटा अखंडतेची हमी असणे आवश्यक आहे. अणुत्वातील अपयशामुळे चुकीचे आर्थिक व्यवहार किंवा दूषित लॉग होऊ शकतात, ज्यामुळे अशा चाचण्या अपरिहार्य बनतात. ⚠

या स्क्रिप्ट्स एक्स 86 आर्किटेक्चर मधील वेक्टरिज्ड कंप्यूटेशन आणि अणु ऑपरेशन्सच्या वेगवेगळ्या बाबी हायलाइट करतात. `एसटीडी :: अणु दृष्टिकोन सुरक्षित मल्टी-थ्रेडेड प्रवेश सुनिश्चित करते, एव्हीएक्स 2-आधारित सोल्यूशन बल्क प्रोसेसिंग अनुकूलित करते, जे डेटा-हेवी अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनते . दोन्ही रणनीती एकत्रित केल्याने विकसकांना सुरक्षितता आणि गती संतुलित करण्यास अनुमती देते, आधुनिक सॉफ्टवेअर अभियांत्रिकीमधील एक महत्त्वाचा विचार. ही तंत्रे समजून घेतल्यास विकसकांना अधिक कार्यक्षम, समवर्ती आणि भविष्यातील-पुरावा कार्यक्रम लिहिण्यास सक्षम करते .

#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();

वेक्टरलाइज्ड एक्स 86 ऑपरेशन्समध्ये डेटा अखंडता सुनिश्चित करणे

X86 मधील वेक्टरलाइज्ड प्रोसेसिंग चा एक महत्त्वपूर्ण पैलू म्हणजे समांतर संगणन हाताळताना डेटा अखंडता सुनिश्चित करणे. मागील चर्चा प्रति-घटक अणुत्वावर लक्ष केंद्रित करीत असताना, आणखी एक महत्त्वाचा विचार म्हणजे मेमरी संरेखन . चुकीच्या पद्धतीने मेमरी प्रवेशामुळे कार्यक्षमता दंड किंवा अपरिभाषित वर्तन देखील होऊ शकते, विशेषत: एव्हीएक्स 2 आणि एव्हीएक्स -512 सूचना वापरताना. `अ‍ॅलिग्नास (32)` किंवा `_ मिमी_मॅलोकचा योग्य वापर इष्टतम सिमड परफॉरमन्स साठी मेमरी योग्यरित्या संरेखित केल्याचे सुनिश्चित करू शकते. हे विशेषतः वैज्ञानिक संगणन किंवा रिअल-टाइम ग्राफिक्स रेन्डरिंग सारख्या क्षेत्रात महत्वाचे आहे, जेथे प्रत्येक चक्र मोजले जाते. ⚡

आणखी एक पैलू बर्‍याचदा दुर्लक्षित आहे ते म्हणजे कॅशे सुसंगतता . आधुनिक मल्टी-कोर सीपीयू कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी कॅशे पदानुक्रम वर अवलंबून आहेत, परंतु अणु वेक्टोरलाइज्ड ऑपरेशन्सने मेमरी सुसंगतता मॉडेलचा आदर केला पाहिजे. एसटीडी :: अणु `एसटीडी :: मेमरी_ऑर्डर_सेक_सीएसटी` कठोर ऑर्डरिंगची अंमलबजावणी करीत असताना, आरामशीर ऑपरेशन्स ऑर्डर-ऑफ-ऑर्डर अंमलबजावणीसाठी परवानगी देऊ शकतात, सुसंगततेवर परिणाम करतात. समांतर अल्गोरिदम वर काम करणारे विकसक, जसे की समांतर सॉर्टिंग किंवा डेटा कॉम्प्रेशन , कॅशे सिंक्रोनाइझेशन विलंब पासून उद्भवणार्‍या संभाव्य शर्यतीच्या परिस्थितीबद्दल जागरूक असणे आवश्यक आहे.

अखेरीस, एकत्रित आणि स्कॅटर ऑपरेशन्स वर चर्चा करताना, आणखी एक चिंता टीएलबी (भाषांतर लुकसाइड बफर) थ्रॅशिंग आहे. मोठ्या प्रमाणात अनुप्रयोग, जसे की मशीन लर्निंग इनफेन्स किंवा बिग डेटा tics नालिटिक्स , वारंवार प्रवेश नॉन-कॉन्टिग्युअस मेमरी प्रदेश . `Vpgatherdd` किंवा` vpscatterd` वापरणे व्हर्च्युअल मेमरी ट्रान्सलेशन परफॉरमन्सवर कसे परिणाम करते हे समजून घेणे आवश्यक आहे. मेमरी लेआउट ऑप्टिमाइझ करणे आणि प्रीफेचिंग तंत्र वापरणे यादृच्छिक मेमरी Patterns क्सेस पॅटर्न शी संबंधित कामगिरीची अडचण लक्षणीय प्रमाणात कमी करू शकते.