AVX2: новые возможности для ускорения векторных операций

AVX2 (Advanced Vector Extensions 2) - это набор команд расширения SIMD (Single Instruction Multiple Data) для процессоров Intel x86 и позволяет ускорять обработку данных, используя параллельное выполнение нескольких операций одновременно.

Например, можно использовать AVX2 для выполнения матричных операций, которые требуют вычисления большого количества элементов матрицы. Одной из возможностей AVX2 является возможность одновременного вычисления четырех значений с плавающей точкой или восьми значений целых чисел в одном цикле процессора. Это увеличивает производительность в несколько раз по сравнению с обычной последовательной обработкой данных.

Рассмотрим пример кода с использованием AVX2, который вычисляет скалярное произведение двух векторов:

#include 
#include 
void avx2_dot_product(const float* a, const float* b, float* result, int size)
{
    __m256 sum = _mm256_setzero_ps(); // инициализация суммы нулями
    for (int i = 0; i < size; i += 8) {
        __m256 a_vec = _mm256_loadu_ps(&a[i]); // загрузка 8 значений из вектора a
        __m256 b_vec = _mm256_loadu_ps(&b[i]); // загрузка 8 значений из вектора b
        __m256 mul = _mm256_mul_ps(a_vec, b_vec); // произведение a_vec и b_vec
        sum = _mm256_add_ps(sum, mul); // добавление к сумме
    }
    // выполнение горизонтальной суммы и запись результата
    __m128 hsum = _mm_add_ps(_mm256_extractf128_ps(sum, 1), _mm256_castps256_ps128(sum));
    hsum = _mm_add_ps(hsum, _mm_movehl_ps(hsum, hsum));
    _mm_store_ss(result, _mm_hadd_ps(hsum, hsum));
}
int main()
{
    const int size = 16;
    float a[size] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16};
    float b[size] = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
    float result;
    avx2_dot_product(a, b, &result, size);
    printf("Result: %f\n", result); // вывод результата
    return 0;
}

В этом примере кода мы определяем функцию avx2_dot_product, которая принимает два вектора a и b и возвращает их скалярное произведение. Функция работает с плавающей точкой, так что используется функция _mm256_mul_ps для умножения значений векторов a и b. Результаты умножения аккумулируются в переменной sum, которая в конечном итоге записывается в переменную result.

Отметим, что перед выполнением горизонтальной суммы необходимо выполнить распаковку значений из 256-битного регистра в два 128-битных регистра.

Таким образом, AVX2 - это мощный инструмент для ускорения вычислительных задач, таких как матричные операции, обработка изображений, обработка аудио, научные вычисления и прочее. Он может быть использован в различных языках программирования, таких как C, C++, Java и др.