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java - 优化 SSE 代码

coder 2024-03-29 原文

我目前正在为需要一些性能改进的 Java 应用程序开发 C 模块(请参阅 Improving performance of network coding-encoding 了解背景信息)。我已经尝试使用 SSE-intrinsics 优化代码，它的执行速度比 Java 版本 (~20%) 快一些。然而，它仍然不够快。

不幸的是，我在优化 C 代码方面的经验有些有限。因此，我很想获得一些关于如何改进当前实现的想法。

构成热点的内部循环如下所示:

for (i = 0; i < numberOfGFVectorsInFragment; i++)   {

        // Load the 4 GF-elements from the message-fragment and add the log of the coefficeint to them.
        __m128i currentMessageFragmentVector = _mm_load_si128 (currentMessageFragmentPtr);
        __m128i currentEncodedResult = _mm_load_si128(encodedFragmentResultArray);

        __m128i logSumVector = _mm_add_epi32(coefficientLogValueVector, currentMessageFragmentVector);

        __m128i updatedResultVector = _mm_xor_si128(currentEncodedResult, valuesToXor);
        _mm_store_si128(encodedFragmentResultArray, updatedResultVector);

        encodedFragmentResultArray++;
        currentMessageFragmentPtr++;
    }

最佳答案

即使不查看程序集，我也能立即看出瓶颈来自 4 元素收集内存访问和 _mm_set_epi32 打包操作。在内部，_mm_set_epi32，在您的情况下可能会实现为一系列 unpacklo/hi 指令。

此循环中的大部分“工作”来自打包这 4 次内存访问。在没有 SSE4.1 的情况下，到目前为止，我会说循环可以更快地进行非矢量化，但展开。

如果你愿意使用SSE4.1，你可以试试这个。它可能会更快，也可能不会:

    int* logSumArray = (int*)(&logSumVector);

    __m128i valuesToXor = _mm_cvtsi32_si128(expTable[*(logSumArray++)]);
    valuesToXor = _mm_insert_epi32(valuesToXor, expTable[*(logSumArray++)], 1);
    valuesToXor = _mm_insert_epi32(valuesToXor, expTable[*(logSumArray++)], 2);
    valuesToXor = _mm_insert_epi32(valuesToXor, expTable[*(logSumArray++)], 3);

我建议将循环展开至少 4 次迭代并交错所有指令以使该代码有机会表现良好。

您真正需要的是 Intel 的 AVX2 聚集/分散指令。但那是几年后的事......

关于java - 优化 SSE 代码，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7794941/

javaSSEvaluesToXorsectioncodecoptimizationintel-vtune

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