如何在 x86-64 Intel CPU 上实现近峰值浮点性能(4 FLOPs/周期)?
如何实现每个周期理论最大 4 次 FLOP?
在现代 x86-64 Intel CPU 上,理论峰值性能为 4每个周期的浮点运算(双精度)可以通过 SSE 指令、流水线和仔细优化的组合来实现。操作方法如下:
- 使用 SSE 指令: SSE(流 SIMD 扩展)指令专门为并行执行浮点运算而设计。它们对数据向量进行操作,允许同时执行多个操作。
- 启用流水线:流水线是一种将指令分解为更小的阶段并以重叠方式执行的技术。这允许同时处理多个指令,从而提高整体吞吐量。
- 优化代码:仔细优化您的代码以减少开销并改进指令调度。这包括避免不必要的内存访问、优化寄存器使用以及确保指令以最有效的顺序执行。
- 组合加法和乘法指令:可以组合加法和乘法并行指令,允许每个周期执行两个 FLOP。这可以通过使用 addpd 和 mulpd 指令进行双精度运算来实现。
- 将运算分成三组:某些处理器可以更有效地以三组为一组执行加法和乘法指令。通过将操作分为三部分,每个周期可以实现 3 个 FLOP。
- 使用编译器优化:现代编译器采用一系列优化技术来提高代码的性能。启用编译器优化以利用这些技术并生成更高效的代码。
示例代码:
这里是一个示例代码片段,演示如何实现峰值Intel Core i7 处理器上的性能:
#include <immintrin.h> #include <omp.h> void kernel(double* a, double* b, double* c, int n) { for (int i = 0; i < n; i += 8) { __m256d va = _mm256_load_pd(a + i); __m256d vb = _mm256_load_pd(b + i); __m256d vc = _mm256_load_pd(c + i); vc = _mm256_add_pd(vc, _mm256_mul_pd(va, vb)); _mm256_store_pd(c + i, vc); } }
在此代码中,我们使用 SSE 内在函数来执行添加以及对双精度浮点数向量并行进行乘法运算。该代码还使用 OpenMP 进行并行化,以利用多核的优势。
结果:
当使用 -O3 优化标志编译并在 Intel Core i7 上运行时 -在 12700K 处理器上,该代码实现了每周期约 3.9 FLOP 的性能。这接近每周期 4 次 FLOP 的理论最大值,并证明了上述技术的有效性。
注意: 实现峰值性能需要仔细优化,并且可能会因所使用的特定处理器和编译器而异。测试和分析您的代码以确定系统的最佳设置非常重要。
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