X86 vektörsüz işlemlerde element başına atomikliği anlamak

X86'da Simd atomisitesinin gizemini çözmek

Modern bilgi işlem, performans optimizasyonu için SIMD'ye (tek talimat, çoklu veri) 'ya dayanır, ancak element seviyesinde atomikliğin sağlanması karmaşık bir zorluk olmaya devam etmektedir. `Atomik ile uğraşırken shared_array [] `Vektörlü bir döngüde, geliştiriciler elementler arasında potansiyel yırtılma etkilerini düşünmelidir. 🚀

Intel’in kılavuzları, vektör yüklerinin ve depolarının nasıl davrandığına ve yorumlama için yer bıraktığına dair belirsiz bir rehberlik sağlar. Hizalanmış 8 baytlık erişimler genellikle atomik olmakla birlikte, daha büyük boyutları kapsayan işlemler, element bazında atomiklikte belirsizlikler getirebilir . Bu, geleceğe dayanıklı SIMD operasyonları hakkında kritik sorular gündeme getirir.

paralel arama, vektörleştirilmiş toplam veya bir bellek bloğunu sıfırlama gibi gerçek dünya senaryoları atomiklik garantilerinin net bir şekilde anlaşılması talep eder. Veri bütünlüğünü korumak için Vmaskmov, Gating ve Scatter gibi talimatlarda element yırtılma riski değerlendirilmelidir. Atomisitenin yanlış yorumlanması beklenmedik ırk koşullarına yol açabilir. ⚠️

Bu makale x86 vektör yükü/depolama atomikliği , Intel’in belgelerini ve gerçek donanım davranışlarını yıkıyor. Element çapında atomikliği güvenli bir şekilde varsayabilir miyiz yoksa potansiyel tuzaklar etrafında tasarlamalı mıyız? Ayrıntıları inceleyelim ve spekülasyondan ayrılalım.

X86'da Atomisite ve Simd'e daha derin dalış

İlk komut dosyası, açık kilitlere ihtiyaç duymadan paralelleştirilmiş hesaplamaları güvenli bir şekilde gerçekleştirmek için std :: atomik kullanımını gösterir. Bu, bir atom dizisinde sıfır olmayan öğeleri arama gibi birçok iş parçacığının paylaşılan verileri okuduğu ve yazdığı senaryolarda çok önemlidir. `Std :: Memory_order_Relaxed` kullanarak, tek tek öğelerin bütünlüğünü korurken optimizasyonlara izin veriyoruz. Bu yaklaşım, sıkı senkronizasyon olmadan sık güncellemelerin meydana geldiği gerçek zamanlı veri toplama gibi durumlarda oldukça faydalıdır. 🚀

İkinci komut dosyası, AVX2 kullanarak SIMD (tek talimat, çoklu veri) optimizasyonlarına odaklanır. `_Mm256_load_si256` ve` _mm256_store_si256` kullanarak, 256 bit vektörleri verimli bir şekilde yükleyebilir ve depolayabilir ve paralel olarak birden fazla tamsayıyı işleyebiliriz. Bu, özellikle her piksel işleminin aynı anda ele alınabileceği görüntü işleme gibi uygulamalarda kullanışlıdır. `` Alignas (32) 'ile bellek hizalamasını sağlamak, hizalanmamış bellek erişim cezalarını önleyerek performansı artırır, yüksek performanslı bilgi işlem ile uğraşırken kritik bir husus.

Sağlam yazılım geliştirme için uygun birim testi gereklidir. Üçüncü komut dosyası atom işlemlerini doğrulamak için Google Test Çerçevesi kullanır. `Std :: atomik atomikliğini test ederek`` Assert_eq 'gibi iddialarla, yük mağazası davranışının yürütmeler arasında tutarlı kalmasını sağlıyoruz. Bu tür bir doğrulama, Finansal Uygulamalar gibi yüksek güvenilirlik sistemlerinde , eşzamanlılık altındaki veri bütünlüğünün garanti edilmesi gerektiği gibi gereklidir. Atomiklikte bir başarısızlık, yanlış finansal işlemlere veya bozuk günlüklere yol açabilir ve bu tür testleri vazgeçilmez hale getirebilir. ⚠️

Bu komut dosyaları, x86 mimarilerinde vektörleştirilmiş hesaplamanın ve atom işlemlerinin farklı yönlerini vurgulamaktadır . `Std :: Atomic` yaklaşımı güvenli çok iş parçacıklı erişim sağlarken, AVX2 tabanlı çözüm dökme işlemeyi optimize eder ve veri-ağır uygulamalar için ideal hale getirir. Her iki stratejiyi birleştirmek, geliştiricilerin modern yazılım mühendisliğinde önemli bir husus olan güvenliği ve hızı dengelemelerini sağlar. Bu teknikleri anlamak, geliştiricilerin daha verimli, eşzamanlı ve geleceğe dayanıklı programlar yazmasını sağlar .

#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();

Vektörleştirilmiş X86 işlemlerinde veri bütünlüğünün sağlanması

X86'da vektörleştirilmiş işleme önemli bir yönü, paralel hesaplamalar yaparken veri bütünlüğünü sağlamaktır. Önceki tartışmalar eleman başına atomikliğe odaklanırken, bir başka önemli husus bellek hizalaması 'dır. Yanlış hizalanmış bellek erişimi, özellikle AVX2 ve AVX-512 talimatları kullanırken performans cezalarına ve hatta tanımlanmamış davranışlara yol açabilir. `` Alignas (32) 'veya `` _mm_malloc' 'nun uygun kullanımı, belleğin optimal SIMD performansı için doğru bir şekilde hizalanmasını sağlayabilir. Bu, her döngünün önemli olduğu bilimsel bilgi işlem veya gerçek zamanlı grafik render gibi alanlarda özellikle önemlidir. ⚡

Genellikle gözden kaçan bir diğer husus önbellek tutarlılığıdır . Modern çok çekirdekli CPU'lar performansı artırmak için önbellek hiyerarşilerine güvenir, ancak atomik vektörleştirilmiş işlemler bellek tutarlılık modellerine saygı duymalıdır. Std :: Atomic `std :: belleğer_order_seq_cst` katı sırayı zorlarken, rahat işlemler tutarlılığı etkileyen dereceden yürütme izin verebilir. paralel sıralama veya veri sıkıştırma gibi eşzamanlı algoritmalar üzerinde çalışan geliştiriciler, önbellek senkronizasyon gecikmelerinden kaynaklanan potansiyel yarış koşullarının farkında olmalıdır.

Son olarak, Operasyonları Toplama ve Sayın Tartışırken , başka bir endişe TLB (çeviri lookaside tamponu) atma . Makine Öğrenimi Çıkarımı veya Büyük Veri Analizi gibi büyük ölçekli uygulamalar Sıklıkla Bitişli Olmayan Bellek Bölgeleri . `` Vpgatherdd 'veya `vpscatterd' kullanmak, sanal bellek çevirisinin performansı nasıl etkilediğini anlamayı gerektirir. Bellek düzenlerini optimize etmek ve önceden yazma tekniklerini kullanma rastgele bellek erişim modelleri ile ilişkili performans darboğazlarını önemli ölçüde azaltabilir.