有没有办法获取存储在 __m256d 变量中的值的总和？我有这个代码。

acc = _mm256_add_pd(acc, _mm256_mul_pd(row, vec));
//acc in this point contains {2.0, 8.0, 18.0, 32.0}
acc = _mm256_hadd_pd(acc, acc);
result[i] = ((double*)&acc)[0] + ((double*)&acc)[2];

此代码有效，但我想用 SSE/AVX 指令替换它。

最佳答案

看来您正在对输出数组的每个元素进行水平求和。 (也许作为 matmul 的一部分？)这通常是次优的；尝试对第 2 个内循环进行矢量化，这样您就可以在 vector 中生成 result[i + 0..3] 而根本不需要水平总和。
对于大于一个 vector 的数组的点积，垂直求和 ( into multiple accumulators )，最后只求和一次。

有关一般的水平缩减，请参阅 Fastest way to do horizontal SSE vector sum (or other reduction) - 提取高半部分并添加到低半部分。重复直到只剩下 1 个元素。

如果您在内部循环中使用它，您肯定不想使用 hadd(same,same)。这需要 2 个 shuffle uops 而不是 1 个，除非你的编译器把你从你自己身上救了出来。 (而 gcc/clang 没有。)hadd 对代码大小有好处，但当你只有 1 个 vector 时几乎没有别的。对于两个不同的输入，它可能有用且高效。

对于 AVX，这意味着我们唯一需要的 256 位操作是提取，这在 AMD 和 Intel 上速度很快。那么剩下的都是128位的:

#include <immintrin.h>

inline
double hsum_double_avx(__m256d v) {
    __m128d vlow  = _mm256_castpd256_pd128(v);
    __m128d vhigh = _mm256_extractf128_pd(v, 1); // high 128
            vlow  = _mm_add_pd(vlow, vhigh);     // reduce down to 128

    __m128d high64 = _mm_unpackhi_pd(vlow, vlow);
    return  _mm_cvtsd_f64(_mm_add_sd(vlow, high64));  // reduce to scalar
}

如果您希望将结果广播到 __m256d 的每个元素，您可以使用 vshufpd 和 vperm2f128 交换高电平/low halves(如果针对 Intel 进行调整)。并全程使用 256 位 FP 添加。如果您完全关心早期的 Ryzen，您可能会减少到 128，使用 _mm_shuffle_pd 交换，然后使用 vinsertf128 获得 256 位 vector 。还是用AVX2，vbroadcastsd就这样的最终结果。但这在 Intel 上会比始终保持 256 位同时仍然避免 vhaddpd 慢。

使用 gcc7.3 -O3 -march=haswell 编译 on the Godbolt compiler explorer

    vmovapd         xmm1, xmm0               # silly compiler, vextract to xmm1 instead
    vextractf128    xmm0, ymm0, 0x1
    vaddpd          xmm0, xmm1, xmm0
    vunpckhpd       xmm1, xmm0, xmm0         # no wasted code bytes on an immediate for vpermilpd or vshufpd or anything
    vaddsd          xmm0, xmm0, xmm1         # scalar means we never raise FP exceptions for results we don't use
    vzeroupper
    ret

内联后(您绝对希望如此)，vzeroupper 沉入整个函数的底部，希望 vmovapd 优化掉，vextractf128 放入不同的寄存器，而不是破坏保存 _mm256_castpd256_pd128 结果的 xmm0。

在第一代 Ryzen (Zen 1/1+) 上，根据 Agner Fog's instruction tables ，vextractf128 是 1 uop，延迟为 1c，吞吐量为 0.33c。

不幸的是，在 Zen 2 之前，@PaulR 的版本在 AMD 上很糟糕；这就像您可能会在 Intel 库或编译器输出中发现的“削弱 AMD”功能。 (我不认为 Paul 是故意这样做的，我只是指出忽略 AMD CPU 会导致代码在其上运行速度变慢。)

在 Zen 1 上，vperm2f128 是 8 微指令、3c 延迟和每 3c 吞吐量一个。 vhaddpd ymm 是 8 微指令(相对于您可能期望的 6 微指令)，7c 延迟，每 3c 吞吐量一个。 Agner 说这是一个“混合域”指令。 256 位操作总是至少需要 2 微指令。

     # Paul's version                      # Ryzen      # Skylake
    vhaddpd       ymm0, ymm0, ymm0         # 8 uops     # 3 uops
    vperm2f128    ymm1, ymm0, ymm0, 49     # 8 uops     # 1 uop
    vaddpd        ymm0, ymm0, ymm1         # 2 uops     # 1 uop
                           # total uops:   # 18         # 5

对比

     # my version with vmovapd optimized out: extract to a different reg
    vextractf128    xmm1, ymm0, 0x1        # 1 uop      # 1 uop
    vaddpd          xmm0, xmm1, xmm0       # 1 uop      # 1 uop
    vunpckhpd       xmm1, xmm0, xmm0       # 1 uop      # 1 uop
    vaddsd          xmm0, xmm0, xmm1       # 1 uop      # 1 uop
                           # total uops:   # 4          # 4

总 uop 吞吐量通常是加载、存储和 ALU 混合的代码中的瓶颈，因此我预计 4-uop 版本在 Intel 上可能至少好一点，以及很多 在 AMD 上更好。它还应该产生更少的热量，从而允许更高的涡轮增压/使用更少的电池电量。 (但希望这个 hsum 是整个循环中足够小的一部分，可以忽略不计!)

延迟也不差，所以真的没有理由使用低效的 hadd/vpermf128 版本。

Zen 2 及更高版本具有 256 位宽的 vector 寄存器和执行单元(包括随机播放)。他们不必将跨车道洗牌分成许多 uops，但相反 vextractf128 不再像 vmovdqa xmm 那样便宜。 Zen 2 更接近英特尔的 256 位 vector 成本模型。

关于c++ - 使用 SSE/AVX 获取存储在 __m256d 中的值的总和，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49941645/