SSE2指令--使用SSE2的整型内存操作和初始化:存储(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。

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      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:__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:__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

 

 

<think>好的,用户现在想在Visual Studio下使用AVX实现向量加法,具体例子是向量[6 4 7 8]加上向量[1 2 6 8]。我需要一步一步地引导他完成这个过程,并且确保他能够理解每个步骤。 首先,我需要确定用户的基础。他可能已经了解SIMDAVX的基本概念,但可能在具体实现上缺乏经验。所以,我应该从设置开发环境开始,确保项目配置正确,比如启用AVX指令集。 接下来,我需要考虑如何加载数据到AVX寄存器。用户给出的向量是四个整数,但AVX指令通常处理浮点数或者特定宽度的整数。这里可能需要明确数据类型。比如,如果用户想用单精度浮点数,每个元素是32位,那么256位的YMM寄存器可以容纳8个元素,但这里例子只有4个元素,所以可能需要使用128位的XMM寄存器,或者考虑填充数据到8个元素。不过,用户给出的例子是四个元素,可能更适合使用SSE的128位指令,但题目要求的是AVX,所以可能需要使用AVX的256位寄存器,填充剩下的四个元素为零,或者调整例子为8个元素。或者用户可能只是想要一个简单的例子,使用四个元素,所以可能需要使用128位的部分,或者解释清楚。 或者,用户可能希望处理的是四个双精度浮点数,每个占64位,这样256位寄存器可以容纳四个双精度数。但例子中的数值都是整数,所以可能需要明确是整数加法还是浮点数。假设用户想用单精度浮点数,那么四个元素刚好占用128位(每个32位),所以使用AVX的128位XMM寄存器可能更合适,但AVX的指令通常以256位的YMM寄存器为主。或者用户可能想用整数,这时候需要确定是哪种类型的整数,比如32位整数,四个元素刚好占用128位,但AVX2支持256位的整数操作,但需要确认编译器支持。 这里可能存在一些混淆,比如AVX主要针对浮点运算,而整数操作可能需要AVX2。需要确认用户的环境是否支持AVX2。如果用户使用的是较旧的处理器,可能只支持AVX而不支持AVX2,这时候整数操作可能需要用SSE指令。但假设用户有支持AVX2的CPU,那么可以使用256位的整数指令。 但用户给出的例子是四个元素,所以可能需要用128位的寄存器,或者扩展到八个元素。不过用户的问题是以四个元素为例,所以可能需要调整数据类型。比如,使用四个单精度浮点数,每个32位,这样四个元素占用128位,使用AVX的XMM寄存器,或者用八个单精度浮点数填充剩下的四个为零。但用户给出的例子是四个元素,所以可能需要调整代码来处理四个元素,或者说明如何处理更大的向量。 或者,用户可能希望使用双精度浮点数,每个64位,四个元素刚好占用256位(4×64=256),这样可以使用YMM寄存器。但例子中的数值是整数,可能需要转换为双精度浮点数。或者用户可能希望进行整数加法,这时候需要使用AVX2的整数指令,比如_mm256_add_epi32,处理八个32位整数。但用户给出的例子是四个元素,所以可能需要填充四个零或者其他数值,或者调整例子为八个元素。 这里可能需要进一步澄清用户的需求,但根据问题描述,用户可能希望用四个元素,所以可能需要使用128位的SSE指令,但题目明确要求使用AVX。因此,可能需要将示例调整为八个元素,或者使用双精度浮点数四个元素。或者,用户可能只是希望一个简单的示例,即使使用四个元素,仍然使用AVX指令,可能通过使用_mm_load_pd加载两个双精度数,但例子中有四个元素,所以可能需要分成两个双精度数?或者用户可能希望用单精度浮点数,四个元素刚好占128位,使用AVX的128位指令,比如_mm_add_ps,但AVX的指令通常以v开头,比如vaddps。 或者,用户可能希望使用AVX的256位寄存器来处理四个双精度浮点数,每个占64位,这样四个元素刚好填满256位寄存器。例如,向量[6.0, 4.0, 7.0, 8.0]加上[1.0, 2.0, 6.0, 8.0],这样使用_mm256_add_pd指令。这可能是一个合理的做法,但需要将整数转换为双精度浮点数。或者用户可能想处理32位整数,八个元素,但例子中是四个,所以可能需要调整例子。 这里可能需要做出一个假设,即用户希望处理四个双精度浮点数,使用AVX的256位寄存器,或者处理八个单精度浮点数。但根据用户给出的例子,四个元素,可能更适合双精度,每个64位,四个元素刚好填满256位寄存器(4×64=256)。因此,代码示例可能需要将整数转换为双精度浮点数,并使用_mm256_add_pd指令。 另外,需要确保在Visual Studio中正确配置项目属性,启用AVX指令集。这通常在代码生成设置中,选择/arch:AVX或者/arch:AVX2,具体取决于指令需要。 然后,需要加载数据到YMM寄存器。使用_mm256_load_pd或_mm256_loadu_pd函数,其中前者需要内存对齐,后者不需要。为了性能,建议使用对齐的内存,所以可能需要使用alignas(32)来声明数组。 接下来,执行加法操作使用_mm256_add_pd。然后将结果存储内存,并输出结果。 不过,用户给出的向量是整数,所以是否需要处理整数加法?如果是这样,可能需要使用AVX2的_mm256_add_epi32指令,处理八个32位整数。但用户例子中是四个元素,所以可能需要填充四个零或者其他数值,或者调整例子为八个元素。或者用户可能希望处理四个64位整数,但AVX2的_mm256_add_epi64可能在某些处理器上支持,但需要考虑是否可用。 因此,可能存在一些困惑,需要明确数据类型。假设用户希望处理整数,那么可能需要使用AVX2的整数指令,并调整例子为八个32位整数。例如,向量[6,4,7,8,0,0,0,0]加上[1,2,6,8,0,0,0,0],然后使用_mm256_add_epi32。或者用户可能希望处理四个64位整数,使用两个元素,但例子中有四个元素,所以可能需要使用两个64位元素,但这与例子不符。 或者,用户可能并不在意数据类型,只是希望一个简单的示例,所以可能使用浮点数更为方便。因此,可能需要将示例中的整数转换为浮点数,并使用AVX的浮点指令。 综合考虑,可能用户希望一个简单明了的示例,即使使用浮点数,所以将例子中的数值转换为双精度浮点,使用四个元素,并用AVX的256位寄存器处理。这样代码会比较简洁,也能展示AVX的使用方法。 因此,步骤可能如下: 1. 包含必要的头文件,如immintrin.h。 2. 启用AVX指令集,在项目属性中设置/arch:AVX。 3. 声明并初始化输入向量,使用双精度浮点数,对齐内存。 4. 加载数据到YMM寄存器。 5. 执行向量加法。 6. 将结果存储到数组。 7. 输出结果。 此外,需要注意内存对齐,使用alignas(32)来确保数组对齐到32字节,因为AVX的256位寄存器需要32字节对齐。 可能的代码示例: #include <immintrin.h> #include <iostream> int main() { // 对齐内存分配 alignas(32) double vec1[4] = {6.0, 4.0, 7.0, 8.0}; 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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