ਐਕਸ 86 ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ-ਤੱਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

X86 ਵਿੱਚ ਸਿਮਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਭੇਤ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ

ਆਧੁਨਿਕ ਕੰਪਿ uting ਟਿੰਗ ਭਾਰੀ ਨਾਲ ਸਿਮਡ (ਸਿੰਗਲ ਹਦਾਇਤਾਂ, ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ) ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਲਈ ਐਲੀਮਿਚਿਟੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ. ਜਦੋਂ `ਪਰਮਾਣੂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਆਉਂਦੇ ਹੋ ਸ਼ੇਅਰਡ_ਰਰੇ [] ਇੱਕ ਵੈਕਟਰਾਈਜਡ ਲੂਪ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਤ ਵਿੱਚ ਐਲੀਮੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਭਾਵਤ ਪਾੜ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. 🚀

ਇੰਟੇਲ ਦੇ ਮੈਨੂਅਲਜ਼ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੇਧ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਵੈਕਟਰ ਲੋਡ ਕਰੋ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਰੂਮ ਛੱਡ ਕੇ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਅਲਜਿਡਮ 8 ਬਾਈਟ ਐੱਸਟ ਐੱਸ. ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ-ਸਬੂਤ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸਿਮਡ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ.

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਖੋਜ, ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਸੰਖੇਪ, ਜਾਂ ਮੈਮੋਰੀ ਬਲਾਕ ਨੂੰ ਸਿਮਰਨ ਕਰਨਾ ਪਰਮਾਣੂ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ. ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਐਲੀਮੈਂਟ ਨੂੰ ਚੀਰਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Vmsccov, ਇਕੱਠੇ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਸਕੈਟਰ ਡਾਟਾ ਆਯੋਜਨ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਪਰਮਾਣੂ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਅਚਾਨਕ ਦੌੜ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ. ⚠️

ਇਹ ਲੇਖ x86 ਵੈਕਟਰ ਲੋਡ / ਸਟੋਰ ਪਰਮਾਣੂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ *, ਇੰਟੇਲ ਦੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ. ਕੀ ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ly ੰਗ ਨਾਲ ਐਸ਼ਲੇਮਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਸਾਨੂੰ ਸੰਭਾਵਿਤ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਚਲੋ ਸੁਭਾਵਕਾਂ ਤੋਂ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੱਥ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਈਏ.

X86 ਵਿੱਚ ਸਵਾਗਤ ਵਿੱਚ ਡਾਈਵਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਮਡ

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ std :: ਪਰਮਾਣੂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਸਪਸ਼ਟ ਤਾਲੇ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਮਾਨਤਾਵਾਦੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ .ੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ. ਇਹ ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਮਲਟੀਪਲ ਥਰਿੱਡ ਸ਼ੇਅਰਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਅਤੇ ਲਿਖਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ * ਇਕ ਪਰਮਾਣੂ ਐਰੇ ਵਿਚ ਗੈਰ-ਜ਼ੀਰੋ ਐਰੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ. ,: ਮੈਰੀ_ਆਰਡਰ_ਰੇਕਸਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ, ਅਸੀਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੱਤ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰਤਾ , ਜਿੱਥੇ ਅਕਸਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਸਖਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ. 🚀

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਿਮਡ (ਸਿੰਗਲ ਹਦਾਇਤ, ਮਲਟੀਪਲ ਡੈਟਾ) ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ * ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਫੋਕਸ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਕੇ _ _m256_si256` ਅਤੇ `_m256_Si256`, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ , ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਪਿਕਸਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. Ema ਅਲੀਗਨਸ (32) ਦੇ ਨਾਲ ਮੈਮੋਰੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

ਮਜਬੂਤ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ, ਸਹੀ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ. ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਗੂਗਲ ਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ ਐਡੀਮਿਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. Std std :: ATDCICE ਦੀ ਪਰਖ ਕੇ: ਪਰਮਾਣੂ`ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ` `_eqeq, ਅਸੀਂ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਲੋਡ ਤੋਂ ਸਟੋਰ ਦਾ ਵਤੀਰਾ ਨਿਰੰਤਰ ਜਾਰੀ ਹੈ. ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਉੱਚ-ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ , ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰਜ , ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਪਰਮਾਣੂ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਅਸਫਲ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਾਂ ਖਰਾਬ ਕੀਤੇ ਲੌਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਇਨੇ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ⚠️

ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ x86 architect ਾਂਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ ਕੰਪਿ utation ਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਰਮਾਣੂ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਜਦੋਂ ਕਿ `std :: ਪਰਮਾਣੂ ਪਹੁੰਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, avx2 ਅਧਾਰਤ ਹੱਲ ਬੱਕ-ਹੇ ਭਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ . ਦੋਵਾਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗਤੀ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਆਧੁਨਿਕ ਸਾੱਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਵਿਚਾਰ. ਇਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ * ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਸਮਕਾਲੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ-ਪਰੂਫ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਲਿਖੋ .

#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();

ਵੈਕਟਰਾਈਜ਼ਡ x86 ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ

X86 ਵਿਚ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਚ ਇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ * ਸਮਾਨਤਾਪੂਰਵਕ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ. ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਿਛਲੇ ਤੱਤ ਦੇ ਪਰਵਾਸੀ 'ਤੇ ਪਿਛਲੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਕ ਹੋਰ ਕੁੰਜੀ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਮੈਮੋਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ . ਗਲਤ ਮੈਮੋਰੀ ਐਕਸੈਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਜ਼ੁਰਮਾਨੇ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤਕ ਕਿ ਨਿਰਵਿਘਨ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖ਼ਾਸਕਰ ਜਦੋਂ ਏਵੀਐਕਸ 2 ਅਤੇ ਏਵੀਐਕਸ -512 ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ *. `ਅਲੀਨਾਸ (32) is ਜਾਂ _ _mm_malloc` ਦੀ ਸਹੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਕਿ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਿਮਡ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ . ਇਹ ਫੀਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿ uting ਟਿੰਗ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਗਰਾਫਿਕਸ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ , ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਚੱਕਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ. ⚡

ਇਕ ਹੋਰ ਪਹਿਲੂ ਅਕਸਰ ਅਣਦੇਖੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕੈਚੇ ਸਹਿਜਾਰੀ . ਆਧੁਨਿਕ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਸੀਪੀਯੂਐਸ ਕੈਸ਼ ਹਾਇਰਾਰਚੀਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਐਸਟੀਡੀ :: ਐਟੋਮਿਕ ਦੇ ਨਾਲ `st :: ਮੈਮੋਰੀ_ਆਰਡਰ_ਸਕਿ Q_ ਸੀ ਐੱਫ ਐੱਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ , ਅਰਾਮਦਾਇਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ-ਰਹਿਤ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ , ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਰਲਲ ਲੜੀਬੱਧ ਜਾਂ ਕੈਚ ਸਿੰਕ੍ਰੋਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਡੀਲੇਅਜ਼ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਸਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰੇ ਕਰਦੇ ਹੋ ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ * ਇਕੱਤਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਕੈਟਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ , ਇਕ ਹੋਰ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਟੀ.ਐਲ.ਬੀ. ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ *, ਅਕਸਰ ਪਹੁੰਚੋ ਗੈਰ-ਸਮਝੌਤਾ ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰ . `Vpgatherddd ਜਾਂ` vpscaturdd dy ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਮੈਮੋਰੀ ਅਨੁਵਾਦ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਮੈਮੋਰੀ ਲੇਆਉਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਫੈਚਚਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਭੰਡਾਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਬਟਟਲਨੇੇ .