Hiểu tính nguyên tử của phần tử trong các hoạt động được vectơ x86

Làm sáng tỏ bí ẩn về nguyên tử simd trong x86

Điện toán hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào SIMD (hướng dẫn đơn, nhiều dữ liệu) để tối ưu hóa hiệu suất, nhưng đảm bảo tính nguyên tử ở cấp độ phần tử vẫn là một thách thức phức tạp. Khi xử lý `nguyên tử Shared_array [] `Trong một vòng lặp vector hóa, các nhà phát triển phải xem xét các hiệu ứng xé tiềm năng giữa các yếu tố. 🚀

Hướng dẫn sử dụng Intel, cung cấp hướng dẫn mơ hồ về cách tải và cửa hàng vector cư xử, để lại chỗ để giải thích. Mặc dù được căn chỉnh truy cập 8 byte thường là nguyên tử, các hoạt động trải dài kích thước lớn hơn có thể giới thiệu độ không đảm bảo trong nguyên tử yếu tố . Điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng về các hoạt động SIMD trong tương lai.

Các kịch bản trong thế giới thực như Tìm kiếm song song, tổng kết vector hóa hoặc không có khối bộ nhớ đòi hỏi một sự hiểu biết rõ ràng về đảm bảo tính nguyên tử. Nguy cơ của yếu tố xé trong các hướng dẫn như vmaskmov, thu thập và phân tán phải được đánh giá để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu. Giải thích sai về tính nguyên tử có thể dẫn đến các điều kiện chủng tộc bất ngờ. ⚠

Bài viết này khám phá x86 tải/lưu trữ Vector tải/lưu trữ, phá vỡ tài liệu Intel, và các hành vi phần cứng thực sự. Chúng ta có thể đảm nhận một cách an toàn tính nguyên tử của yếu tố, hoặc chúng ta phải thiết kế xung quanh những cạm bẫy tiềm năng? Hãy cùng đi sâu vào các chi tiết và thực tế tách biệt khỏi đầu cơ.

Lặn sâu hơn vào nguyên tử và simd trong x86

Tập lệnh đầu tiên cho thấy việc sử dụng std :: Atomic để thực hiện các tính toán song song một cách an toàn mà không cần khóa rõ ràng. Điều này rất quan trọng trong các kịch bản trong đó nhiều luồng đọc và ghi dữ liệu được chia sẻ, chẳng hạn như Tìm kiếm các phần tử khác không trong một mảng nguyên tử . Sử dụng `std :: memory_order_relaxed`, chúng tôi cho phép tối ưu hóa trong khi duy trì tính toàn vẹn của các yếu tố riêng lẻ. Cách tiếp cận này rất có lợi trong các trường hợp như Tập hợp dữ liệu thời gian thực , trong đó các bản cập nhật thường xuyên xảy ra mà không đồng bộ hóa nghiêm ngặt. 🚀

Tập lệnh thứ hai tập trung vào tối ưu hóa SIMD (lệnh đơn, nhiều dữ liệu) bằng AVX2 . Bằng cách sử dụng `_MM256_Load_SI256` và` _MM256_STORE_SI256`, chúng ta có thể tải và lưu trữ các vectơ 256 bit một cách hiệu quả, xử lý nhiều số nguyên song song. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng như Xử lý hình ảnh , trong đó mỗi hoạt động pixel có thể được xử lý đồng thời. Đảm bảo sự liên kết bộ nhớ với `Alignas (32)` Cải thiện hiệu suất bằng cách ngăn chặn các hình phạt truy cập bộ nhớ không hợp lý, xem xét quan trọng khi xử lý điện toán hiệu suất cao .

Để phát triển phần mềm mạnh mẽ, thử nghiệm đơn vị thích hợp là cần thiết. Tập lệnh thứ ba sử dụng khung thử nghiệm Google để xác minh các hoạt động nguyên tử. Bằng cách kiểm tra tính nguyên tử của `std :: nguyên tử`Với các xác nhận như` assert_eq`, chúng tôi đảm bảo rằng hành vi cửa hàng tải vẫn nhất quán giữa các lần thực thi. Loại xác nhận này là rất cần thiết trong Hệ thống trách nhiệm cao , chẳng hạn như Ứng dụng tài chính , trong đó tính toàn vẹn dữ liệu theo đồng thời phải được đảm bảo. Một sự thất bại về tính nguyên tử có thể dẫn đến các giao dịch tài chính không chính xác hoặc nhật ký bị hỏng, làm cho các thử nghiệm như vậy không thể thiếu. ⚠

Các tập lệnh này làm nổi bật các khía cạnh khác nhau của các hoạt động tính toán và nguyên tử được vector hóa trong các kiến ​​trúc x86 . Trong khi phương pháp `std :: Atomic` đảm bảo truy cập nhiều luồng an toàn, giải pháp dựa trên AVX2 tối ưu hóa xử lý số lượng lớn , làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng nặng dữ liệu . Kết hợp cả hai chiến lược cho phép các nhà phát triển cân bằng an toàn và tốc độ, xem xét chính trong kỹ thuật phần mềm hiện đại. Hiểu các kỹ thuật này cho phép các nhà phát triển viết các chương trình hiệu quả hơn, đồng thời và chứng minh trong tương lai .

#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();

Đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu trong các hoạt động x86 vector hóa

Một khía cạnh quan trọng của việc xử lý vector hóa trong x86 là đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu Khi xử lý các tính toán song song. Trong khi các cuộc thảo luận trước đây tập trung vào tính nguyên tử của phần tử, một cân nhắc quan trọng khác là căn chỉnh bộ nhớ . Truy cập bộ nhớ sai có thể dẫn đến các hình phạt hiệu suất hoặc thậm chí hành vi không xác định, đặc biệt là khi sử dụng các hướng dẫn AVX2 và AVX-512 . Việc sử dụng đúng `alignas (32)` hoặc `_mm_malloc` có thể đảm bảo bộ nhớ được căn chỉnh chính xác cho hiệu suất SIMD tối ưu . Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như Điện toán khoa học hoặc Kết xuất đồ họa thời gian thực , trong đó mọi chu kỳ đều có tính. ⚡

Một khía cạnh khác thường bị bỏ qua là sự kết hợp của bộ đệm . CPU đa lõi hiện đại dựa vào hệ thống phân cấp bộ đệm để cải thiện hiệu suất, nhưng các hoạt động vector hóa nguyên tử phải tôn trọng các mô hình nhất quán bộ nhớ. Trong khi std :: Atomic với `std :: memory_order_seq_cst` thực thi thứ tự nghiêm ngặt, các hoạt động thư giãn có thể cho phép thực thi ngoài thứ tự , ảnh hưởng đến tính nhất quán. Các nhà phát triển làm việc trên các thuật toán đồng thời , chẳng hạn như Sắp xếp song song hoặc Nén dữ liệu , phải nhận thức được các điều kiện chủng tộc tiềm năng phát sinh từ Độ trễ đồng bộ hóa bộ đệm .

Cuối cùng, khi thảo luận về thu thập và phân tán các hoạt động , một mối quan tâm khác là TLB (bộ đệm dịch thuật dịch thuật). Các ứng dụng quy mô lớn, chẳng hạn như suy luận học máy hoặc Phân tích dữ liệu lớn , thường xuyên truy cập các vùng bộ nhớ không liên tục . Sử dụng `vpgatherdd` hoặc` vpscatterdd` một cách hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết về cách dịch bộ nhớ ảo tác động đến hiệu suất . Tối ưu hóa bố cục bộ nhớ và sử dụng kỹ thuật mở trước có thể giảm đáng kể các tắc nghẽn hiệu suất liên quan đến các mẫu truy cập bộ nhớ ngẫu nhiên .