x86 ویکٹرائزڈ آپریشنوں میں فی عنصر ایٹمیٹی کو سمجھنا

x86 میں سمڈ جوہری کے اسرار کو بے نقاب کرنا

جدید کمپیوٹنگ کارکردگی کی اصلاح کے ل* سم ڈی (سنگل انسٹرکشن ، ایک سے زیادہ ڈیٹا) پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے ، لیکن عنصر کی سطح پر جوہری کو یقینی بنانا ایک پیچیدہ چیلنج بنی ہوئی ہے۔ جب `جوہری سے نمٹنے کے لئے مشترکہ_راے [] ve ویکٹرائزڈ لوپ میں ، ڈویلپرز کو عناصر کے مابین ممکنہ پھاڑنے والے اثرات پر غور کرنا چاہئے۔ 🚀

انٹیل کے دستورالعمل اس بات پر مبہم رہنمائی فراہم کرتے ہیں کہ کس طرح ویکٹر بوجھ اور اسٹورز سلوک کرتے ہیں ، جس سے تشریح کی گنجائش رہ جاتی ہے۔ جبکہ منسلک 8-بائٹ رسائی عام طور پر ایٹم ہوتے ہیں ، بڑے سائز پر پھیلا ہوا آپریشن عنصر کے مطابق ایٹمیٹی میں غیر یقینی صورتحال کو متعارف کراسکتے ہیں۔ اس سے مستقبل میں پروفنگ سمڈ آپریشنز کے بارے میں تنقیدی سوالات اٹھتے ہیں۔

حقیقی دنیا کے منظرنامے جیسے متوازی تلاش ، ویکٹرائزڈ سمٹ ، یا میموری بلاک کو صفر کرنا جوہری کی ضمانتوں کی واضح تفہیم کا مطالبہ کریں۔ اعداد و شمار کی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لئے vmaskmov ، جمع ، اور بکھرنے والے جیسے ہدایات میں عنصر کو پھاڑنے کا خطرہ لازمی ہے۔ جوہری کی غلط تشریح غیر متوقع نسل کے حالات کا باعث بن سکتی ہے۔ ⚠

اس مضمون میں x86 ویکٹر بوجھ/اسٹور ایٹمیٹی کی کھوج کی گئی ہے ، جس سے انٹیل کی دستاویزات اور ہارڈ ویئر کے حقیقی طرز عمل کو توڑ دیا گیا ہے۔ کیا ہم عنصر کے مطابق جوہری کو محفوظ طریقے سے سنبھال سکتے ہیں ، یا ہمیں ممکنہ نقصانات کے گرد ڈیزائن کرنا چاہئے؟ آئیے قیاس آرائیوں سے تفصیلات اور الگ حقیقت کو تلاش کریں۔

x86 میں جوہری اور سم ڈی میں گہری ڈائیونگ

پہلا اسکرپٹ STD :: ایٹم کے استعمال کو ظاہر کرتا ہے تاکہ واضح تالوں کی ضرورت کے بغیر متوازی کمپیوٹیشن کو بحفاظت انجام دیا جاسکے۔ یہ ان منظرناموں میں بہت ضروری ہے جہاں متعدد دھاگے مشترکہ اعداد و شمار کو پڑھتے اور لکھتے ہیں ، جیسے جوہری صف میں غیر صفر عناصر کی تلاش کرنا ۔ `std :: میموری_اڈر_ریلیکسڈ کا استعمال کرتے ہوئے ، ہم انفرادی عناصر کی سالمیت کو برقرار رکھتے ہوئے اصلاحات کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ریئل ٹائم ڈیٹا ایگریگیشن جیسے معاملات میں انتہائی فائدہ مند ہے ، جہاں سخت ہم آہنگی کے بغیر بار بار تازہ کاری ہوتی ہے۔ 🚀

دوسرا اسکرپٹ اے وی ایکس 2 کا استعمال کرتے ہوئے سم ڈی (سنگل انسٹرکشن ، ایک سے زیادہ ڈیٹا) کی اصلاح پر مرکوز ہے۔ `_MM256_LOAD_SI256` اور` _MM256_STORE_SI256` کو ملازمت سے ، ہم 256 بٹ ویکٹر کو موثر انداز میں لوڈ اور اسٹور کرسکتے ہیں ، متوازی طور پر متعدد عدد پر کارروائی کرتے ہیں۔ یہ خاص طور پر امیج پروسیسنگ جیسے ایپلی کیشنز میں مفید ہے ، جہاں ہر پکسل آپریشن کو بیک وقت سنبھالا جاسکتا ہے۔ `Alignas (32) کے ساتھ میموری سیدھ کو یقینی بنانا un غیر منسلک میموری تک رسائی کے جرمانے کو روکنے کے ذریعہ کارکردگی کو بہتر بناتا ہے ، اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ سے نمٹنے کے دوران ایک تنقیدی غور۔

مضبوط سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لئے ، مناسب یونٹ ٹیسٹنگ ضروری ہے۔ تیسرا اسکرپٹ جوہری کارروائیوں کی تصدیق کے لئے گوگل ٹیسٹ فریم ورک کا استعمال کرتا ہے۔ `std :: ایٹم کی ایٹمیٹی کی جانچ کرکے`` assert_eq` جیسے دعووں کے ساتھ ، ہم اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ بوجھ اسٹور کا طرز عمل پھانسیوں کے دوران مستقل رہے۔ اس قسم کی توثیق اعلی- اعتماد کے نظام میں ضروری ہے ، جیسے مالیاتی ایپلی کیشنز ، جہاں ہم آہنگی کے تحت ڈیٹا کی سالمیت کی ضمانت ہونی چاہئے۔ جوہری میں ناکامی غلط مالی لین دین یا خراب لاگوں کا باعث بن سکتی ہے ، جس سے اس طرح کے ٹیسٹ ناگزیر ہوسکتے ہیں۔ ⚠

یہ اسکرپٹ x86 فن تعمیرات میں ویکٹرائزڈ کمپیوٹیشن اور ایٹم آپریشن کے مختلف پہلوؤں کو اجاگر کرتے ہیں۔ اگرچہ `std :: ایٹمک نقطہ نظر محفوظ کثیر تھرڈ تک رسائی کو یقینی بناتا ہے ، AVX2 پر مبنی حل بلک پروسیسنگ کو بہتر بناتا ہے ، جس سے اسے ڈیٹا ہیوی ایپلی کیشنز کے لئے مثالی بناتا ہے۔ دونوں حکمت عملیوں کا امتزاج ڈویلپرز کو حفاظت اور رفتار میں توازن برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے ، جو جدید سافٹ ویئر انجینئرنگ میں ایک اہم غور ہے۔ ان تکنیکوں کو سمجھنے سے ڈویلپرز کو زیادہ موثر ، ہم آہنگی اور مستقبل کے پروف پروگرام لکھنے کے قابل بناتا ہے۔

#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();

ویکٹرائزڈ X86 آپریشنوں میں ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بنانا

x86 میں ویکٹرائزڈ پروسیسنگ کا ایک اہم پہلو ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بنارہا ہے جب متوازی کمپیوٹیشن کو سنبھالتے ہو۔ اگرچہ پچھلے مباحثوں میں فی عنصر ایٹمیٹی پر توجہ دی گئی ہے ، لیکن ایک اور کلیدی غور میموری کی سیدھ ہے۔ غلط میموری تک رسائی کارکردگی کے جرمانے یا اس سے بھی غیر متعینہ سلوک کا باعث بن سکتی ہے ، خاص طور پر جب AVX2 اور AVX-512 ہدایات استعمال کریں۔ `Alignas (32)` یا `_MM_MALLOC` کا مناسب استعمال زیادہ سے زیادہ سمڈ کارکردگی کے لئے میموری کو صحیح طریقے سے منسلک کیا جاسکتا ہے۔ یہ خاص طور پر سائنسی کمپیوٹنگ یا ریئل ٹائم گرافکس رینڈرنگ جیسے شعبوں میں خاص طور پر اہم ہے ، جہاں ہر سائیکل گنتی ہے۔ ⚡

ایک اور پہلو اکثر نظرانداز کیا جاتا ہے کیشے کی ہم آہنگی ۔ جدید ملٹی کور سی پی یوز کارکردگی کو بہتر بنانے کے لئے کیشے کے درجہ بندی پر انحصار کرتے ہیں ، لیکن جوہری ویکٹرائزڈ آپریشنوں کو میموری مستقل مزاجی کے ماڈل کا احترام کرنا چاہئے۔ جبکہ std :: ایٹم `std :: میموری_اڈر_سیک_سی_سسٹ` سخت ترتیب کو نافذ کرنے کے ساتھ ، آرام دہ آپریشن آؤٹ آف آرڈر پر عمل درآمد کی اجازت دے سکتے ہیں ، جو مستقل مزاجی کو متاثر کرتے ہیں۔ ہم آہنگی الگورتھم پر کام کرنے والے ڈویلپرز ، جیسے متوازی چھانٹ رہا ہے یا ڈیٹا کمپریشن ، کو لازمی طور پر کیچ کی ہم آہنگی میں تاخیر سے پیدا ہونے والی ممکنہ نسل کے حالات سے آگاہ ہونا چاہئے۔

آخر میں ، جب پر تبادلہ خیال کریں اور بکھرے ہوئے کاموں پر تبادلہ خیال کریں تو ، ایک اور تشویش ہے TLB (ترجمہ لوکائڈ بفر) پھینک رہا ہے ۔ بڑے پیمانے پر ایپلی کیشنز ، جیسے مشین لرننگ انفرنس یا بڑے اعداد و شمار کے تجزیات ، کثرت سے رسائی غیر متضاد میموری والے خطے ۔ `vpgatherdd` یا` vpscatterdd` کا استعمال کرتے ہوئے موثر انداز میں اس بات کی تفہیم کی ضرورت ہوتی ہے کہ ورچوئل میموری ترجمہ کارکردگی کو کس طرح متاثر کرتا ہے ۔ میموری کی ترتیب کو بہتر بنانا اور پریفیکنگ تکنیک کا استعمال بے ترتیب میموری تک رسائی کے نمونوں سے وابستہ کارکردگی کی رکاوٹوں کو نمایاں طور پر کم کرسکتا ہے۔