X86 వెక్టరైజ్డ్ ఆపరేషన్లలో ప్రతి ఎలిమెంట్ అణును అర్థం చేసుకోవడం

X86 లో సిమ్డ్ అణు యొక్క రహస్యాన్ని విప్పు

ఆధునిక కంప్యూటింగ్ పనితీరు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం సిమ్డ్ (సింగిల్ ఇన్స్ట్రక్షన్, మల్టిపుల్ డేటా) పై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది, కానీ మూలకం స్థాయిలో అణును నిర్ధారించడం సంక్లిష్టమైన సవాలుగా మిగిలిపోయింది. `పరమాణుతో వ్యవహరించేటప్పుడు shared_array [] `వెక్టరైజ్డ్ లూప్‌లో, డెవలపర్లు మూలకాల మధ్య సంభావ్య చిరిగిపోయే ప్రభావాలను పరిగణించాలి. 🚀

ఇంటెల్ యొక్క మాన్యువల్లు వెక్టర్ లోడ్లు మరియు స్టోర్లు ఎలా ప్రవర్తిస్తాయో అస్పష్టమైన మార్గదర్శకత్వాన్ని అందిస్తాయి, వ్యాఖ్యానం కోసం గదిని వదిలివేస్తాయి. సమలేఖనం చేయబడిన 8-బైట్ యాక్సెస్ సాధారణంగా అణు ఉన్నప్పటికీ, పెద్ద పరిమాణాలలో ఉన్న కార్యకలాపాలు మూలకం వారీగా అణచివేతలో అనిశ్చితులను ప్రవేశపెట్టవచ్చు . ఇది భవిష్యత్ ప్రూఫింగ్ సిమ్డ్ కార్యకలాపాల గురించి క్లిష్టమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.

సమాంతర శోధన, వెక్టరైజ్డ్ సమ్మషన్ లేదా మెమరీ బ్లాక్‌ను సున్నా చేయడం వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలు అణచివేత హామీల గురించి స్పష్టమైన అవగాహనను డిమాండ్ చేయండి. vmaskmov, సేకరించిన మరియు చెల్లాచెదరు వంటి సూచనలలో మూలకం చిరిగిపోయే ప్రమాదం డేటా సమగ్రతను నిర్వహించడానికి అంచనా వేయాలి. అణు యొక్క తప్పుడు వ్యాఖ్యానం unexpected హించని జాతి పరిస్థితులకు దారితీస్తుంది. ⚠

ఈ వ్యాసం X86 వెక్టర్ లోడ్/స్టోర్ అణును అన్వేషిస్తుంది , ఇంటెల్ యొక్క డాక్యుమెంటేషన్ మరియు నిజమైన హార్డ్‌వేర్ ప్రవర్తనలను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది. మేము మూలకం వారీగా అణచివేతను సురక్షితంగా can హించగలమా, లేదా సంభావ్య ఆపదలను చుట్టూ రూపకల్పన చేయాలా? వివరాలను పరిశీలిద్దాం మరియు ulation హాగానాల నుండి వేరు.

X86 లో అణు మరియు సిమ్డ్ లోకి లోతుగా డైవింగ్

మొదటి స్క్రిప్ట్ స్పష్టమైన తాళాల అవసరం లేకుండా సమాంతర గణనలను సురక్షితంగా నిర్వహించడానికి std :: అటామిక్ యొక్క ఉపయోగాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. బహుళ థ్రెడ్లు ఒక అణు శ్రేణిలో సున్నా కాని మూలకాల కోసం శోధించడం వంటి బహుళ థ్రెడ్లు చదివిన మరియు వ్రాసే భాగస్వామ్య డేటాను చదివే మరియు వ్రాసే దృశ్యాలలో ఇది చాలా ముఖ్యమైనది . `Std :: memory_order_relaxed` ను ఉపయోగించి, వ్యక్తిగత అంశాల సమగ్రతను కొనసాగిస్తూ మేము ఆప్టిమైజేషన్లను అనుమతిస్తాము. రియల్ టైమ్ డేటా అగ్రిగేషన్ వంటి సందర్భాల్లో ఈ విధానం చాలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ కఠినమైన సమకాలీకరణ లేకుండా తరచుగా నవీకరణలు జరుగుతాయి. 🚀

రెండవ స్క్రిప్ట్ AVX2 ను ఉపయోగించి SIMD (సింగిల్ ఇన్స్ట్రక్షన్, మల్టిపుల్ డేటా) ఆప్టిమైజేషన్లపై దృష్టి పెడుతుంది. `_Mm256_load_si256` మరియు` `_mm256_store_si256` ను ఉపయోగించడం ద్వారా, మేము 256-బిట్ వెక్టర్లను సమర్ధవంతంగా లోడ్ చేసి నిల్వ చేయవచ్చు, బహుళ పూర్ణాంకాలను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు. ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ వంటి అనువర్తనాల్లో ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ ప్రతి పిక్సెల్ ఆపరేషన్‌ను ఒకేసారి నిర్వహించవచ్చు. మెమరీ అమరికను `అలీగ్నాస్ (32)` తో సమలేఖనం చేయని మెమరీ యాక్సెస్ పెనాల్టీలను నివారించడం ద్వారా పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది, ఇది అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్‌తో వ్యవహరించేటప్పుడు చాలా క్లిష్టమైన పరిశీలన .

బలమైన సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కోసం, సరైన యూనిట్ పరీక్ష అవసరం. మూడవ స్క్రిప్ట్ అణు కార్యకలాపాలను ధృవీకరించడానికి గూగుల్ టెస్ట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ను ఉపయోగించుకుంటుంది. `Std :: అణు యొక్క అణును పరీక్షించడం ద్వారా`` assert_eq` వంటి వాదనలతో, లోడ్-స్టోర్ ప్రవర్తన అమలులో స్థిరంగా ఉందని మేము నిర్ధారిస్తాము. ఆర్థిక అనువర్తనాలు వంటి అధిక-విశ్వసనీయ వ్యవస్థలు లో ఈ రకమైన ధ్రువీకరణ అవసరం, ఇక్కడ సమ్మతి కింద డేటా సమగ్రత హామీ ఇవ్వాలి. అణచివేతలో వైఫల్యం తప్పు ఆర్థిక లావాదేవీలు లేదా పాడైన లాగ్లకు దారితీస్తుంది, అలాంటి పరీక్షలు ఎంతో అవసరం. ⚠

ఈ స్క్రిప్ట్‌లు x86 నిర్మాణాలలో వెక్టరైజ్డ్ గణన మరియు అణు కార్యకలాపాల యొక్క విభిన్న అంశాలను హైలైట్ చేస్తాయి . `Std :: అటామిక్` విధానం సురక్షితమైన బహుళ-థ్రెడ్ ప్రాప్యతను నిర్ధారిస్తుండగా, AVX2- ఆధారిత పరిష్కారం బల్క్ ప్రాసెసింగ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది , ఇది డేటా-హెవీ అనువర్తనాలకు అనువైనదిగా చేస్తుంది . రెండు వ్యూహాలను కలపడం డెవలపర్‌లను భద్రత మరియు వేగాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ఆధునిక సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్‌లో కీలకమైనదిగా పరిగణించబడుతుంది. ఈ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం డెవలపర్‌లను మరింత సమర్థవంతమైన, ఏకకాల మరియు భవిష్యత్-ప్రూఫ్ ప్రోగ్రామ్‌లను వ్రాయడానికి అనుమతిస్తుంది .

#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();

వెక్టరైజ్డ్ x86 కార్యకలాపాలలో డేటా సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది

X86 లో వెక్టరైజ్డ్ ప్రాసెసింగ్ యొక్క ఒక కీలకమైన అంశం డేటా సమగ్రత సమాంతర గణనలను నిర్వహించేటప్పుడు. మునుపటి చర్చలు ప్రతి ఎలిమెంట్ అణచివేతపై దృష్టి సారించగా, మరొక ముఖ్య పరిశీలన మెమరీ అమరిక . తప్పుగా రూపొందించిన మెమరీ యాక్సెస్ పనితీరు పెనాల్టీలకు లేదా నిర్వచించబడని ప్రవర్తనకు దారితీస్తుంది, ప్రత్యేకించి AVX2 మరియు AVX-512 సూచనలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు . `అలీగ్నాస్ (32)` లేదా `` _mm_malloc` యొక్క సరైన ఉపయోగం ఆప్టిమల్ సిమ్డ్ పనితీరు కోసం మెమరీ సరిగ్గా సమలేఖనం చేయబడిందని నిర్ధారిస్తుంది. శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్ లేదా రియల్ టైమ్ గ్రాఫిక్స్ రెండరింగ్ వంటి రంగాలలో ఇది చాలా ముఖ్యమైనది, ఇక్కడ ప్రతి చక్రం లెక్కించబడుతుంది. ⚡

తరచుగా పట్టించుకోని మరొక అంశం కాష్ కోహెన్సీ . ఆధునిక మల్టీ-కోర్ సిపియులు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి కాష్ సోపానక్రమం పై ఆధారపడతాయి, అయితే అణు వెక్టరైజ్డ్ కార్యకలాపాలు మెమరీ అనుగుణ్యత నమూనాలను గౌరవించాలి. std :: అటామిక్ `std :: memory_order_seq_cst` కఠినమైన ఆర్డరింగ్‌ను అమలు చేస్తున్నప్పుడు, రిలాక్స్డ్ ఆపరేషన్లు అవుట్-ఆఫ్-ఆర్డర్ ఎగ్జిక్యూషన్ ను అనుమతించవచ్చు, ఇది స్థిరత్వాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. సమాంతర సార్టింగ్ లేదా డేటా కంప్రెషన్ వంటి ఏకకాలిక అల్గోరిథంల లో పనిచేసే డెవలపర్లు కాష్ సింక్రొనైజేషన్ ఆలస్యం నుండి ఉత్పన్నమయ్యే సంభావ్య జాతి పరిస్థితుల గురించి తెలుసుకోవాలి .

చివరగా, సేకరించడం మరియు చెల్లాచెదురుగా ఉన్న కార్యకలాపాలను చర్చించేటప్పుడు , మరొక ఆందోళన TLB (అనువాద లుక్‌సైడ్ బఫర్) కొట్టడం . మెషిన్ లెర్నింగ్ అనుమితి లేదా పెద్ద డేటా అనలిటిక్స్ వంటి పెద్ద-స్థాయి అనువర్తనాలు , తరచుగా యాక్సెస్ యాక్సెస్ కంటెంట్ కాని మెమరీ ప్రాంతాలు . `VPGATHERDD` లేదా` vpscatterdd` ను ఉపయోగించడం ద్వారా వర్చువల్ మెమరీ అనువాదం పనితీరును ఎలా ప్రభావితం చేస్తుందనే దానిపై అవగాహన అవసరం . మెమరీ లేఅవుట్లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ప్రీఫెట్చింగ్ టెక్నిక్స్ ను ఉపయోగించడం యాదృచ్ఛిక మెమరీ యాక్సెస్ నమూనాలు తో అనుబంధించబడిన పనితీరు అడ్డంకులను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు.