webassembly006 SIMD 矢量运算

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分类专栏：硬件和移动端文章标签： wasm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ResumeProject/article/details/132340973

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提高wasm性能的途径包括 : 编译期优化标志,使用多线程,使用SIMD内在函数()和wasm_webgpu等 SIMD是其中一个方向。

SIMD

SIMD(单指令多数据流)即一条指令可以一次处理多个数据，属于数据级并行优化手段。SIMD在X86、ARM CPU架构下都有相应的指令集实现。Flynn分类法根据指令和数据进入CPU的方式，将计算机架构分为四种不同的类型

单指令流单数据流(SISD, Single Instruction stream Single Data stream)
单指令流多数据流(SIMD, Single Instruction stream Multiple Data stream)
多指令流单数据流(MISD, Multiple Instruction stream Single Data stream)
多指令流多数据流(MIMD, Multiple Instruction stream Multiple Data stream)

		Data Stream
		Single	Multiple
Instruction Stream	Single	SISD a_1+b_1	SIMD a_1+b_1 a_2+b_2 a_3+b_3



	Multiple	SIMT a_1+b_1 a_1*b_1 a_1-b_1	MIMD a_1+b_1 a_2*b_2 a_3-b_3

SIMD Elements per Data Type

由于通常没有内建的128bit和256bit数据类型，SIMD指令使用自己构建的数据类型，这些类型以union实现，这些数据类型可以称作向量，一般来说，MMX指令是__m64 类型的数据，SSE是__m128类型(一次操作128bit数据,128bit = 16byte = 4*float)的数据等等。

	char	short	int	int64_t	float	double
MMX	8	4	2	1	0	0
SSE	0	0	0	0	4	0
SSE2	16	8	4	2	4	2
AVX	16	8	4	2	8	4
AVX2	32	16	8	4	8	4
AVX512F	32	16	16	8	16	8
AVX512BW	64	32	16	8	16	8

	Data type	Intrinsic prefex
SSE	`__m128` (float) `__m128d` (double) `__m128i` (int)	`_mm_`
AVX	`__m256` (float) `__m256d` (double) `__m256i` (int)	`_mm256_`
AVX512	`__m512` (float) `__m512d` (double) `__m512i` (int)	`_mm512_`

函数指南

https://chryswoods.com/vector_c++/immintrin.html
x86/x64 SIMD Instruction List (SSE to AVX512)
有关每个 SSE 内在函数的详细信息，请访问优秀的SSE1 英特尔内在函数指南。
www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html
WebAssembly中simd使用调研

x86 SIMD 内在函数的头文件 immintrin.h

当前，通常可以只使用<immintrin.h>. 它包括一切。
从历史上看（在immintrin.h拉入所有内容之前），您必须手动包含所需的最高级别内在函数的标头。这对于 MSVC 和 ICC 仍然有用，可以阻止您使用不需要的指令集。

<mmintrin.h>  MMX
<xmmintrin.h> SSE
<emmintrin.h> SSE2
<pmmintrin.h> SSE3
<tmmintrin.h> SSSE3
<smmintrin.h> SSE4.1
<nmmintrin.h> SSE4.2
<ammintrin.h> SSE4A
<wmmintrin.h> AES
<immintrin.h> AVX, AVX2, FMA

例子

float input1[4] = { 1.2f, 3.5f, 1.7f, 2.8f };
float input2[4] = { -0.7f, 2.6f, 3.3f, -0.8f };
float output[4];
__m128 a = _mm_load_ps(input1);// https://www.csie.ntu.edu.tw/~r89004/hive/sse/page_4.html 要注意的是，這裡是假設這兩個浮點數陣列都是對齊在 16 bytes 的邊上。如果不是的話，就不能用 _mm_load_ps 這個 intrinsic 來載入，而要改用 _mm_loadu_ps 這個 intrinsic。它是專門用來處理沒有對齊在 16 bytes 邊上的資料的。但是，它的速度會比較慢。
__m128 b = _mm_load_ps(input2);
__m128 t = _mm_add_ps(a, b);
_mm_store_ps(output, t);

另外，因為 x86 的 little endian 特性，位址較低的 byte 會放在暫存器的右邊。也就是說，若以上面的 input1 為例，在載入到 XMM 暫存器後，暫存器中的 DATA0 會是 1.2，而 DATA1 是 3.5，DATA2 是 1.7，DATA3 是 2.8。如果需要以相反的順序載入的話，可以用 _mm_loadr_ps 這個 intrinsic。當然，在這個例子中，順序並不影響結果，所以不需要利用這個 intrinsic。

一般來說，宣告一個 float 的陣列，並不會對齊在 16 bytes 的邊上。如果希望它會對齊在 16 bytes 的邊上，以便利用 SSE 指令的話，Visual C++ 6.0 Processor Pack 和 Intel C++ compiler 都可以指定對齊方式。指定的方式如下：

__declspec(align(16)) float input1[4];

WebAssembly+SIMD

https://emscripten.org/docs/porting/simd.html
目前仅支持 SSE1、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2 和 128 位 AVX 指令集。
使用 WebAssembly LLVM 后端时，Emscripten 支持WebAssembly SIMD 建议。要启用 SIMD，请在编译时传递 -msimd128 标志。这还将打开 LLVM 的自动矢量化通道，因此无需修改源代码即可从 SIMD 中受益。
在源代码级别，可以使用GCC/Clang SIMD 矢量扩展，并将在可能的情况下降低为 WebAssembly SIMD 指令。此外，还有一个可以使用的可移植内在函数头文件#include <wasm_simd128.h>。
内在函数头的单独文档正在开发中，但其用法很简单，其源代码可以在wasm_simd128.h中找到。这些内在函数正在与 SIMD 提案同时积极开发，不应被视为比提案本身更稳定。请注意，大多数引擎还需要一个额外的标志来启用 SIMD。例如，Node 需要–experimental-wasm-simd。
Emscripten 支持通过将-msse指令传递给编译器并包含头文件<xmmintrin.h>来编译使用 x86 SSE 的现有代码库(编译针对 x86 SSE 指令集的 SIMD 代码)。

code

1.编译针对 x86 SSE 指令集的 SIMD 代码

//  将两个数组a和b的元素逐个相乘，并将结果存储在数组c中。函数使用了AVX指令集中的256位浮点数寄存器__m256来进行向量化计算
void multiply(void) {
    unsigned i;
    __m256 A, B, C;

    for(i=0; i<(N & ((~(unsigned)0x7))); i+=8) {// 循环的终止条件是i小于数组长度N并且i是8的倍数，这是因为AVX指令集中的256位浮点数寄存器可以同时处理8个单精度浮点数。
        A = _mm256_load_ps(&a[i]);
        B = _mm256_load_ps(&b[i]);
        C = _mm256_mul_ps(A, B);
        _mm256_store_ps(&c[i], C);// 使用_mm256_store_ps函数将寄存器C中的结果存储回数组c
    }
    for(; i<N; i++) {// 如果数组长度N不是8的倍数，那么循环结束后还会有一些元素没有被处理到。因此，函数使用另一个循环来处理剩下的元素。在这个循环中，函数直接将数组a和b中对应位置的元素相乘，并将结果存储在数组c中。
        c[i] = a[i] * b[i];
    }
}

完整代码

// https://juejin.cn/post/7091571543239000078
// emcc main.c -s ALLOW_MEMORY_GROWTH=1 -Os   -msimd128   -msse   -D USE_SSE    -o wasm_sse_os.html
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include "sys/time.h"

// simd内置函数 头文件
#include <immintrin.h>



#define N           178257920 // 170M
#define SEED        0x1234


float *a, *b, *c;


#if defined(NORMAL)
// 为3个float数组分配内存，每个数组包含 170 * 1024 * 1024 个元素
void gen_data(void) {
    unsigned i;
    a = (float*) malloc(N*sizeof(float));
    b = (float*) malloc(N*sizeof(float));
    c = (float*) malloc(N*sizeof(float));
    
    srand(SEED);
    for(i=0; i<N; i++) {
        a[i] = b[i] = (float)(rand() % N);
    }
}

void free_data(void) {
    free(a);
    free(b);
    free(c);
}

void multiply(void) {
    unsigned i;
    for(i=0; i<N; i++) {
        c[i] = a[i] * b[i];
    }
}

#elif defined(USE_SSE)

void gen_data(void) {
    unsigned i;
    a = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 16);
    b = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 16);
    c = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 16);
    
    srand(SEED);
    for(i=0; i<N; i++) {
        a[i] = b[i] = (float)(rand() % N);
    }
}

void free_data(void) {
    _mm_free(a);
    _mm_free(b);
    _mm_free(c);
}

void multiply(void) {
    unsigned i;
    __m128 A, B, C; // 向量类型 __m128 = 4xfloat

    for(i=0; i<(N & ((~(unsigned)0x3))); i+=4) {
        A = _mm_load_ps(&a[i]);
        B = _mm_load_ps(&b[i]);
        C = _mm_mul_ps(A, B);
        _mm_store_ps(&c[i], C);
    }
    for(; i<N; i++) {
        c[i] = a[i] * b[i];
    }
}

#elif defined(USE_AVX)
void gen_data(void) {
    unsigned i;
    a = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 32);
    b = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 32);
    c = (float*) _mm_malloc(N*sizeof(float), 32);
    
    srand(SEED);
    for(i=0; i<N; i++) {
        a[i] = b[i] = (float)(rand() % N);
    }
}

void free_data(void) {
    _mm_free(a);
    _mm_free(b);
    _mm_free(c);
}

//  将两个数组a和b的元素逐个相乘，并将结果存储在数组c中。函数使用了AVX指令集中的256位浮点数寄存器__m256来进行向量化计算
void multiply(void) {
    unsigned i;
    __m256 A, B, C;

    for(i=0; i<(N & ((~(unsigned)0x7))); i+=8) {// 循环的终止条件是i小于数组长度N并且i是8的倍数，这是因为AVX指令集中的256位浮点数寄存器可以同时处理8个单精度浮点数。
        A = _mm256_load_ps(&a[i]);
        B = _mm256_load_ps(&b[i]);
        C = _mm256_mul_ps(A, B);
        _mm256_store_ps(&c[i], C);// 使用_mm256_store_ps函数将寄存器C中的结果存储回数组c
    }
    for(; i<N; i++) {// 如果数组长度N不是8的倍数，那么循环结束后还会有一些元素没有被处理到。因此，函数使用另一个循环来处理剩下的元素。在这个循环中，函数直接将数组a和b中对应位置的元素相乘，并将结果存储在数组c中。
        c[i] = a[i] * b[i];
    }
}
#endif


void print_data(void) {
    printf("%f, %f, %f, %f\n", c[0], c[1], c[N-2], c[N-1]);
}

gettimeofday();


int main(void) {
    double start=0.0, stop=0.0, msecs;
    struct timeval before, after;
    printf("gen data start... \n");
    gen_data(); 
    printf("gen data end... \n");

    gettimeofday(&before, NULL);
    multiply();
    gettimeofday(&after, NULL);

    msecs = (after.tv_sec - before.tv_sec)*1000.0 + (after.tv_usec - before.tv_usec)/1000.0;
    print_data();
    printf("Execution time = %2.3lf ms\n", msecs);

    free_data();
    return 0;
}

2.使用<wasm_simd128.h>方式

https://jeromewu.github.io/improving-performance-using-webassembly-simd-intrinsics/

#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include <wasm_simd128.h>

void multiply_mats(int* out, int* in_a, int* in_b, int n) {
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		for (int j = 0; j < n; j++) {
			out[i*n+j] = 0;
      int sum_arr[] = {0, 0, 0, 0};
      v128_t sum = wasm_v128_load(sum_arr);
			for (int k = 0; k < n; k+=4) {
				v128_t a = wasm_v128_load(&in_a[i*n+k]);
				v128_t b = wasm_v128_load(&in_b[j*n+k]);
				v128_t prod = wasm_i32x4_mul(a, b);
        sum = wasm_i32x4_add(sum, prod);
			}
      v128_t sum_duo = wasm_i32x4_add(sum, wasm_i32x4_shuffle(sum, sum, 2, 3, 0, 0));
      v128_t sum_one = wasm_i32x4_add(sum_duo, wasm_i32x4_shuffle(sum_duo, sum_duo, 1, 0, 0, 0));
      out[i*n+j] += wasm_i32x4_extract_lane(sum_one, 0);
		}
	}
}

$:~/ggml/ggml/examples/mnist/web$ emcc new.cpp -o new.js
new.cpp:10:20: error: always_inline function 'wasm_v128_load' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   10 |       v128_t sum = wasm_v128_load(sum_arr);
      |                    ^
new.cpp:12:16: error: always_inline function 'wasm_v128_load' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   12 |                                 v128_t a = wasm_v128_load(&in_a[i*n+k]);
      |                                            ^
new.cpp:13:16: error: always_inline function 'wasm_v128_load' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   13 |                                 v128_t b = wasm_v128_load(&in_b[j*n+k]);
      |                                            ^
new.cpp:14:19: error: always_inline function 'wasm_i32x4_mul' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   14 |                                 v128_t prod = wasm_i32x4_mul(a, b);
      |                                               ^
new.cpp:15:15: error: always_inline function 'wasm_i32x4_add' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   15 |         sum = wasm_i32x4_add(sum, prod);
      |               ^
new.cpp:17:44: error: '__builtin_wasm_shuffle_i8x16' needs target feature simd128
   17 |       v128_t sum_duo = wasm_i32x4_add(sum, wasm_i32x4_shuffle(sum, sum, 2, 3, 0, 0));
      |                                            ^
/home/pdd/Downloads/emsdk/upstream/lib/clang/17/include/wasm_simd128.h:1445:12: note: expanded from macro 'wasm_i32x4_shuffle'
 1445 |   ((v128_t)__builtin_wasm_shuffle_i8x16(                                       \
      |            ^
new.cpp:17:24: error: always_inline function 'wasm_i32x4_add' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   17 |       v128_t sum_duo = wasm_i32x4_add(sum, wasm_i32x4_shuffle(sum, sum, 2, 3, 0, 0));
      |                        ^
new.cpp:18:48: error: '__builtin_wasm_shuffle_i8x16' needs target feature simd128
   18 |       v128_t sum_one = wasm_i32x4_add(sum_duo, wasm_i32x4_shuffle(sum_duo, sum_duo, 1, 0, 0, 0));
      |                                                ^
/home/pdd/Downloads/emsdk/upstream/lib/clang/17/include/wasm_simd128.h:1445:12: note: expanded from macro 'wasm_i32x4_shuffle'
 1445 |   ((v128_t)__builtin_wasm_shuffle_i8x16(                                       \
      |            ^
new.cpp:18:24: error: always_inline function 'wasm_i32x4_add' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   18 |       v128_t sum_one = wasm_i32x4_add(sum_duo, wasm_i32x4_shuffle(sum_duo, sum_duo, 1, 0, 0, 0));
      |                        ^
new.cpp:19:21: error: always_inline function 'wasm_i32x4_extract_lane' requires target feature 'simd128', but would be inlined into function 'multiply_mats' that is compiled without support for 'simd128'
   19 |       out[i*n+j] += wasm_i32x4_extract_lane(sum_one, 0);
      |                     ^
10 errors generated.
emcc: error: '/home/pdd/Downloads/emsdk/upstream/bin/clang++ -target wasm32-unknown-emscripten -fignore-exceptions -fvisibility=default -mllvm -combiner-global-alias-analysis=false -mllvm -enable-emscripten-sjlj -mllvm -disable-lsr -DEMSCRIPTEN --sysroot=/home/pdd/Downloads/emsdk/upstream/emscripten/cache/sysroot -Xclang -iwithsysroot/include/fakesdl -Xclang -iwithsysroot/include/compat new.cpp -c -o /tmp/emscripten_temp_28ovmxxx/new_0.o' failed (returned 1)
$:~/ggml/ggml/examples/mnist/web$ emcc new.cpp -o new.js -msimd128
$:~/ggml/ggml/examples/mnist/web$ node new.js
multiply matrixs: 3.378s
$:~/ggml/ggml/examples/mnist/web$ emcc new.cpp -o new.js -O3 -msimd128
cache:INFO: generating system asset: symbol_lists/e0d283f526f4ef916e7ac46fde880e1f497e1610.json... (this will be cached in "/home/pdd/Downloads/emsdk/upstream/emscripten/cache/symbol_lists/e0d283f526f4ef916e7ac46fde880e1f497e1610.json" for subsequent builds)
cache:INFO:  - ok
$:~/ggml/ggml/examples/mnist/web$ node new.js
multiply matrixs: 0.338s

限制和行为差异

Emscripten 不支持 x86 或任何其他本机内联 SIMD 程序集或构建 .s 程序集文件，因此应编写所有代码以使用 SIMD 内部函数或编译器向量扩展。
WebAssembly SIMD 无法控制管理浮点舍入模式或处理非正规数。
缓存行预取指令不可用，对这些函数的调用将编译，但被视为无操作。
非对称内存栅栏操作不可用，但在启用 SharedArrayBuffer (-pthread) 时将实现为完全同步内存栅栏，或者在未启用多线程（默认）时实现为无操作。

CG

https://blog.youkuaiyun.com/qq_32916805/article/details/117637192
https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN3200/v19/teaching-material/avx512.pdf
头文件 immintrin.h : https://stackoverflow.com/questions/11228855/header-files-for-x86-simd-intrinsics
https://www.tommesani.com/Docs.html
SIMD指令编程demo
https://zzqcn.github.io/perf/simd_demo.html
【manim】动画演示SSE指令集SIMD intrinsics（第二期：整数篇）
[GSoC 2020] OpenCV.js: WASM SIMD optimization 2.0
meshoptimizer: WebAssembly SIMD
AssemblyScript A TypeScript-like language for WebAssembly