SSE2指令--使用SSE2的整型内存操作和初始化：存储(Store)

最新推荐文章于 2025-06-27 12:03:19 发布
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文章标签： SSE2 内存 指令集 Store
本文详细介绍了SSE2指令在不同处理器上使用的数据类型及其限制，包括Intel SSE2指令集在Intel架构处理器上的使用，以及这些指令在特定处理器如安腾处理器家族和x64处理器上的兼容性问题。文中还提供了几个关键SSE2指令的实例，如_mm_store_si128、_mm_storeu_si128、_mm_maskmoveu_si128和_mm_storel_epi64的使用方法和注意事项。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

      SSE2指令使用下面三种数据类型：  __m128 ,  __m128i , 和  __m128d  ，但是安腾处理器家族( Itanium Processor Family,IPF)处理器并不支持这三种数据类型；

      x64的处理器不支持任何使用 __m64 数据类型的SSE2指令。

     所有的SSE2指令的声明都在emmintrin.h头文件中可以找得到

     1. _mm_store_si128 ( __m128i *p, __m128i a);

           指令名：void  _mm_store_si128 ( __m128i *p, __m128i a);

               说明：将__m128i 变量a的值存储到p所指定的变量中去；

               注意：p必须是一个16-bit对齐的一个变量的地址；

     2. _mm_storeu_si128 ( __m128i *p, __m128i a);

           指令名：void  _mm_storeu_si128 ( __m128i *p, __m128i a);

               说明：将__m128i 变量a的值存储到p所指定的变量中去；

               注意：p不要求必须是一个16-bit对齐的一个变量的地址；

     3. _mm_maskmoveu_si128( __m128i d, __m128i n, char *p);

           指令名：void  _mm_maskmoveu_si128( __m128i d, __m128i n, char *p);

               说明：有条件的选择将d中的数值存储到p中去；

           返回值：如果将n看做16个8位数值，则根据这16个8位数值的最高位来决定是不是讲16个8位d数值存储到p

                          所指定的数组中去；p不要求必须是一个16-bit对齐的一个变量的地址；

                         有如下规则:                                          

                               if (n0[7]) p[0] := d0
                               if (n1[7]) p[1] := d1
                                ...
                               if (n15[7]) p[15] := d15 
 如果括号中的条件不成立，p中的值不变；                               

     4. _mm_storel_epi64( __m128i* a , __m128i b );

            指令名： void  _mm_storel_epi64( __m128i* a , __m128i b );

                参数：

                          [in]  a: 一个要写入的内存中的__m128i 结构体变量指针

                          [in]  b:一个要读取(映射到XMM 硬件寄存器)的__m128i 结构体变量

                说明：这个指令时将b中低64位数据存储到a中低64中去

 

 

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alignas(32) double vec2[4] = {1.0, 2.0, 6.0, 8.0}; alignas(32) double result[4]; // 加载数据到AVX寄存器 __m256d avx_vec1 = _mm256_load_pd(vec1); __m256d avx_vec2 = _mm256_load_pd(vec2); // 执行向量加法 __m256d avx_result = _mm256_add_pd(avx_vec1, avx_vec2); // 存储结果 _mm256_store_pd(result, avx_result); // 输出 std::cout << "Result: "; for (int i = 0; i < 4; ++i) { std::cout << result[i] << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } 不过，用户给出的例子是整数，可能需要处理整数加法。如果用户确实需要整数，那么需要使用AVX2的整数指令，例如： #include <immintrin.h> #include <iostream> int main() { alignas(32) int32_t vec1[8] = {6, 4, 7, 8, 0, 0, 0, 0}; // 填充到8个元素 alignas(32) int32_t vec2[8] = {1, 2, 6, 8, 0, 0, 0, 0}; alignas(32) int32_t result[8]; __m256i avx_vec1 = _mm256_load_si256((__m256i*)vec1); __m256i avx_vec2 = _mm256_load_si256((__m256i*)vec2); __m256i avx_result = _mm256_add_epi32(avx_vec1, avx_vec2); _mm256_store_si256((__m256i*)result, avx_result); std::cout << "Result: "; for (int i = 0; i < 8; ++i) { std::cout << result[i] << " "; } std::cout << std::endl; return 0; } 但这里例子中的输入只有四个元素，所以需要填充剩下的四个为零，或者调整例子为八个元素。如果用户希望只处理四个元素，可能需要使用128位寄存器，或者解释填充的原因。 综上，用户可能需要明确自己需要处理的数据类型。如果用户希望处理四个整数，可能需要使用SSE的128位指令，或者使用AVX2的256位指令处理八个元素，填充剩下的位置。但根据问题描述，用户明确要求使用AVX，所以可能需要调整例子为八个元素，或者接受填充。 因此，在回答中，应该说明这种情况，并给出两种可能的示例：一种是处理双精度浮点数，四个元素；另一种是处理32位整数，八个元素，填充四个元素。或者根据用户的具体需求调整。 另外，需要提醒用户在Visual Studio中启用AVX指令集，在项目属性中设置/arch:AVX或/arch:AVX2，尤其是处理整数时需要AVX2。 总结步骤： 1. 配置VS项目启用AVX/AVX2。 2. 包含头文件immintrin.h。 3. 声明对齐的内存数组。 4. 使用AVX指令加载数据。 5. 执行加法操作。 6. 存储结果并输出。 可能还需要处理数据类型的问题，解释浮点数和整数的不同处理方式，以及内存对齐的重要性。 最后，确保代码示例正确，并且用户能够复制粘贴运行，同时解释每个步骤的作用，帮助用户理解。</think>以下是在Visual Studio中使用AVX指令集实现向量加法的详细步骤和示例代码，以向量`[6 4 7 8]`与`[1 2 6 8]`相加为例： --- ### Ⅰ 开发环境配置 1. **项目属性设置**： - 右键项目 → 属性 → C/C++ → 代码生成 - 设置 **"启用增强指令集"** 为 **AVX** 或 **AVX2** - 设置 **"结构对齐"** 为 **32字节**（对齐要求） 2. **包含头文件**： ```cpp #include <immintrin.h> // AVX指令集头文件 #include <iostream> ``` --- ### Ⅱ 代码实现 #### 方案1：浮点运算（双精度） ```cpp int main() { // 内存对齐声明（32字节对齐） alignas(32) double vecA[4] = {6.0, 4.0, 7.0, 8.0}; alignas(32) double vecB[4] = {1.0, 2.0, 6.0, 8.0}; alignas(32) double result[4]; // 加载数据到AVX寄存器 __m256d avxA = _mm256_load_pd(vecA); // 对齐加载 __m256d avxB = _mm256_load_pd(vecB); // 执行向量加法 __m256d avxResult = _mm256_add_pd(avxA, avxB); // 存储结果 _mm256_store_pd(result, avxResult); // 输出结果 std::cout << "Result: "; for (int i = 0; i < 4; ++i) { std::cout << result[i] << " "; } return 0; } ``` **输出**： ``` Result: 7 6 13 16 ``` --- #### 方案2：整数运算（32位整型，需AVX2） ```cpp int main() { // 扩展为8个元素（AVX2处理8个32位整数） alignas(32) int32_t vecA[8] = {6,4,7,8,0,0,0,0}; alignas(32) int32_t vecB[8] = {1,2,6,8,0,0,0,0}; alignas(32) int32_t result[8]; // 加载数据 __m256i avxA = _mm256_load_si256((__m256i*)vecA); __m256i avxB = _mm256_load_si256((__m256i*)vecB); // 整数加法 __m256i avxResult = _mm256_add_epi32(avxA, avxB); // 存储结果 _mm256_store_si256((__m256i*)result, avxResult); // 输出前4个有效结果 std::cout << "Result: "; for (int i = 0; i < 4; ++i) { std::cout << result[i] << " "; } return 0; } ``` **输出**： ``` Result: 7 6 13 16 ``` --- ### Ⅲ 关键点说明 1. **内存对齐**： - 必须使用`alignas(32)`确保数据32字节对齐 - 未对齐访问会导致运行时错误或性能下降 2. **指令选择**： ```cpp _mm256_add_pd // 双精度浮点加法 _mm256_add_ps // 单精度浮点加法 _mm256_add_epi32 // 32位整数加法（需AVX2） ``` 3. **数据类型匹配**： | 数据类型 | 寄存器容量 | 元素数量 | |------------|--------------|----------| | double | 256-bit | 4 | | float | 256-bit | 8 | | int32_t | 256-bit | 8 | --- ### Ⅳ 常见问题解决 1. **编译错误**： - 未启用AVX：检查项目属性的指令集设置 - 内存未对齐：使用`alignas(32)`声明数组 2. **性能优化**： ```cpp // 使用非临时存储指令（减少缓存污染） _mm256_stream_pd(result, avxResult); // 预取数据到缓存 _mm_prefetch((const char*)data, _MM_HINT_T0); ``` --- ### Ⅴ 验证工具 1. **反汇编检查**： - 调试时查看反汇编窗口 - 确认出现`vaddpd`（浮点）或`vpaddd`（整数）指令 2. **性能分析**： - 使用VS性能探查器 - 对比SIMD版本与标量版本的执行时间差异 --- 通过上述实现，您可以充分利用AVX指令集的并行计算能力，实现4倍（双精度）或8倍（单精度/32位整数）的性能提升。
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