AVX application for Linux | Linux中使用AVX指令集编程踩坑

最新推荐文章于 2025-05-01 08:49:29 发布

姆克儿

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： linux ubuntu avx simd

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zachariah2000/article/details/120731767

本文分享了作者如何将Windows环境下基于SIMDAVX指令集的代码迁移到Ubuntu 20.04，解决了编译错误和Segmentation Fault问题，重点在于内存对齐调整和编译选项的优化，确保代码在Linux平台上正确运行。

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背景：学习使用SIMD AVX指令集，已经完成了一份代码，在Windows中能正常运行，想迁移到Linux中，结果却出现两个问题，最终逐渐排坑至可以正常运行。

环境：windows 10, ubuntu 20.04

一、Windows下正常运行代码

#include<immintrin.h>
#include<iostream>
#include<cmath>

using namespace std;

void sinx(int, int, float*, float*);
void print_MM(__m256);

int main()
{
	int N = 8, terms = 3;
	float x[8] = { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 }, result[8];
	sinx(N, terms, x, result);
	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		printf("sin(%.3f) = %.10f;%.10f\n", x[i], result[i], sin(x[i]));
	}
	return 0;
}

void sinx(int N, int terms, float* x, float* result)
{
	float three_fact = 6;
	for (int i = 0; i < N; i += 8)
	{
		__m256 origx = _mm256_load_ps(&x[i]);
		print_MM(origx);
		__m256 value = origx;
		__m256 numer = _mm256_mul_ps(origx, _mm256_mul_ps(origx, origx));
		__m256 denom = _mm256_broadcast_ss(&three_fact);
		
		
		int sign = -1;

		for (int j = 1; j <= terms; j++)
		{
			//value += sign * numer / denom
			__m256 tmp1 = _mm256_div_ps(_mm256_mul_ps(_mm256_set1_ps(sign), numer), denom);
			value = _mm256_add_ps(value, tmp1);
			numer = _mm256_mul_ps(numer, _mm256_mul_ps(origx, origx));
			float tmp2 = (float)((2 * j + 2) * (2 * j + 3));
			denom = _mm256_mul_ps(denom, _mm256_broadcast_ss(&tmp2));
			sign *= -1;
		}

		_mm256_store_ps(&result[i], value);
	}

	// Scalar program
	/*
	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		float value = x[i];
		float numer = x[i] * x[i] * x[i];
		int denom = 6;
		int sign = -1;

		for (int j = 1; j <= terms; ++j)
		{
			value += sign * numer / denom;
			numer *= x[i] * x[i];
			denom *= (2 * j + 2) * (2 * j + 3);
			sign *= -1;
		}

		result[i] = value;
	}
	*/
}

void print_MM(__m256 test)
{
	float out[8];
	_mm256_store_ps(&out[0], test);
	for (int i = 0; i < 8; ++i)
	{
		cout << out[i] << "  ";
	}
	cout << endl;
}

在VS中创建CPP项目运行即可，其功能为利用泰勒展开近似计算sin(x)值，运行结果如下
Windows运行结果

二、Ubuntu中运行问题一：编译错误

将这份代码复制到Linux系统利用如下命令编译，出现错误

g++ filename.cpp -o filename

编译错误
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/9/include/avxintrin.h:878:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘void _mm256_store_ps(float*, __m256)’: target specific option mismatch
878 | _mm256_store_ps (float *__P, __m256 __A)
vector_program.cpp:75:17: note: called from here
75 | _mm256_store_ps(out, test);

查阅多方资料/文档/博客，最终找到两个解决方法
方法一：使用编译命令

g++ filename.cpp -march=native -o filename

方法二：使用编译命令

g++ -mavx filename.cpp -o filename

三、Ubuntu运行问题二：Segmentation fault (core dumped)

使用上述编译命令正确编译后，运行无结果
运行出错
再查阅多方资料/文档/博客，终于发现原因是因为内存不对齐，所使用的_mm256_load_ps()和_mm256_store_ps()等操作要求内存地址以32对齐。而直接定义来的float数组并非如此，可以直接输出变量地址进行验证

最终也找到两个解决方法

方法一：使用不严格对齐操作
_mm256_loadu_ps() 代替 _mm256_load_ps()
_mm256_storeu_ps() 代替_mm256_store_ps()
等等

方法二：定义变量时规定内存对齐
根据编译器的不同而有不同的具体要求，在本例中我使用GCC编译器，因而具体改动如下

__attribute__ ((aligned (32))) float x[8] = { 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 }, result[8];
__attribute__ ((aligned (32))) float out[8];

在这类数组定义前加上__attribute__ ((aligned (32)))

如果是MSVC编译器，则是__declspec(align(32))

四、成功运行结果

LInux运行结果

参考资料

AVX segmentation fault on linux – Stack Overflow
SSE/AVX加速时的内存对齐问题
 c++ - 使用 AVX vector 警告编译旧版 GCC 代码
 github.com/JustasMasiulis/xorstr/issues