揭开X86中Simd原子的奥秘
现代计算在很大程度上取决于 simd（单个指令，多个数据）进行性能优化，但是确保在元素级别的原子量仍然是一个复杂的挑战。在处理`原子时
英特尔的手册为向量负载和存储的表现提供了模糊的指导，留下了解释的空间。虽然对齐 8字节访问通常是原子原子，但跨越较大尺寸的操作可能会引入元素原子性的不确定性。这就提出了有关防止未来的SIMD操作的关键问题。
现实世界中的场景，例如并行搜索，矢量化求和或使内存块归零要求对原子能保证有清晰的了解。必须评估 vmaskmov，收集和分散等指令中要撕裂的风险，以维持数据完整性。对原子的误解可能导致意外的种族条件。 ⚠️
本文探讨了x86 向量负载/存储原子，打破了英特尔的文档和真实的硬件行为。我们可以安全地假设元素原子能，还是我们必须围绕潜在的陷阱进行设计？让我们深入研究细节，并将事实与猜测分开。
| 命令 | 使用的示例 |
|---|---|
| std::atomic<T> | 定义一个原子变量，以确保无需明确锁的线程安全操作。 |
| std::memory_order_relaxed | 加载或存储原子值，而无需执行同步，从而提高性能。 |
| _mm256_load_si256 | 从内存加载256位的数据将数据对齐到用于SIMD操作的AVX2寄存器中。 |
| _mm256_store_si256 | 将AVX2寄存器的256位对齐数据存储到内存中，并维护矢量化处理。 |
| alignas(32) | 将变量或数组的内存对齐为32个字节，以优化SIMD执行。 |
| std::thread | 创建一个新线程以同时执行函数，这对于并行执行必不可少。 |
| _mm256_add_epi32 | 在256位包装的整数向量上执行SIMD添加，从而提高了计算效率。 |
| GTEST_ASSERT_EQ | Google测试宏确保在单位测试期间两个值相等，并验证正确性。 |
| ::testing::InitGoogleTest | 初始化结构化和自动化单元测试的Google测试框架。 |
深入深入X86中的原子和SIMD
第一个脚本演示了使用 std :: atomic 安全执行并行计算的使用而无需明确的锁。这在多个线程读取和写入共享数据的情况下至关重要，例如在原子数组中搜索非零元素。使用“ std :: memory_order_relaxed”，我们允许在保持单个元素的完整性的同时进行优化。在实时数据聚合之类的情况下，这种方法是非常有益的，在没有严格同步的情况下频繁进行更新。 🚀
第二个脚本专注于使用AVX2 的 SIMD（单个指令，多个数据）优化。通过使用`_MM256_LOAD_SI256`和`_MM256_STORE_SI256`，可以有效地加载和存储256位向量，并并行处理多个整数。这在图像处理之类的应用中特别有用，可以同时处理每个像素操作。确保与`alignas（32）的内存对齐``通过防止不一致的内存访问惩罚来改善性能，这是处理高性能计算时的关键考虑。
对于强大的软件开发，需要适当的单位测试。第三个脚本使用 Google测试框架验证原子操作。通过测试“ std :: atomic的原子”
这些脚本强调了X86架构中矢量化计算和原子操作的不同方面。尽管“ std :: atomic”方法可确保安全的多线程访问，但基于 avx2的解决方案优化了批量处理，使其非常适合数据繁重的应用程序。结合两种策略使开发人员能够平衡安全性和速度，这是现代软件工程中的关键考虑因素。了解这些技术使开发人员能够编写更高效，同时和未来的程序。
确保X86矢量操作中的原子性
使用C ++进行原子向量操作的后端实现
#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;
X86矢量化负载的优化SIMD方法
C ++中的AVX2固有，可有效并行处理
#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;
X86矢量操作中原子性的单位测试
用于验证原子操作的Google测试框架
#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();
确保矢量化X86操作中的数据完整性
X86中矢量化处理的一个关键方面正在确保处理并行计算时数据完整性。虽然先前的讨论集中在每个元素原子上，但另一个关键考虑是记忆对齐。未对准的内存访问可能会导致性能惩罚甚至不确定的行为，尤其是在使用 avx2和avx-512指令时。正确使用`alignas（32）`或`_mm_malloc`可以确保正确对齐的内存以确保最佳SIMD性能。这在科学计算或实时图形渲染之类的领域尤其重要，每个周期都很重要。 ⚡
经常被忽略的另一个方面是缓存相干性。现代多核CPU依靠缓存层次结构来提高性能，但是原子量矢量化操作必须尊重内存一致性模型。虽然 std :: atomic 带有`sTD :: memory_order_seq_cst`强制订购，但放松的操作可能会允许级别的执行，从而影响一致性。处理并发算法的开发人员，例如并行排序或数据压缩，必须注意缓存同步延迟引起的潜在种族条件。
最后，在讨论收集和分散操作时，另一个问题是 tlb（翻译lookAside缓冲区）thrashing 。大规模应用程序，例如机器学习推断或大数据分析，经常访问无连续内存区域。使用“ VPGATHERDD”或“ VPSCATTERDD”有效地需要了解虚拟内存翻译如何影响性能。优化内存布局并使用预取技术可以显着降低与随机内存访问模式相关的性能瓶颈。
关于原子和矢量操作的常见问题
- 矢量化X86操作中的每个元素原子性是什么？
- 每个元素原子性确保 simd 寄存器中的每个元素被原子读取或写入，以防止数据撕裂。
- 所有 avx2 和 avx-512 矢量载荷和存储原子吗？
- 不，只有自然对齐的8字节和较小的访问是原子质的。更宽的向量操作可以分为多个内存交易。
- std :: memory_order_relaxed 影响原子操作？
- 它允许在确保每个元素的原子性时的截止性执行，从而优化多线程工作负载的性能。
- 为什么缓存对齐对于矢量化计算很重要？
- 未对准的访问可能会导致缓存处罚和意外延迟，从而降低了并行操作的效率。
- 使用收集/分散操作的风险是什么？
- 它们可能导致 tlb thrashing 和高内存延迟，尤其是在访问随机分布的数据点时。
关于矢量原子性的最终想法
确保X86 SIMD操作中元素级别的原子量对于性能和正确性至关重要。尽管许多当前的体系结构都支持自然对齐的向量负载，但开发人员必须意识到大型矢量化指令中的潜在撕裂。优化记忆对准并利用合适的内在系统可以防止比赛条件。
从金融交易到AI计算，原子运营会影响现实世界的应用。了解英特尔和AMD CPU如何处理向量负载和存储确保有效，防止未来的实现。通过平衡性能与原子能保证，开发人员可以构建更快，更可靠的软件。 ⚡