SSE指令介绍及其C、C++应用
SSE为什么会比传统的浮点运算更快呢?因为它使用了128位的存储单元,这对于32位的浮点数来讲,是可以存下4个的,也就是说,SSE中的所有计算都是一次性针对4个浮点数来完成的,这种批处理当然就会带来效率的提升。我们再来回顾一下SSE的全称:Stream SIMD Extentions(流SIMD扩展)。SIMD就是single instruction multiple data,连起来就是“数据流单指令多数据扩展”,从名字我们就可以更好的理解SSE是如何工作的了。
虽然SSE从理论上来讲要比传统的浮点运算会快,但是他所受的限制也很多,首先,虽然他执行一次相当于四次,会比传统的浮点运算执行4次的速度要快,但是他执行一次的速度却并没有想象中的那么快,所以要体现SSE的速度,必须有Stream做前提,就是大量的流数据,这样才能发挥SIMD的强大作用。其次,SSE支持的数据类型是4个32位(共计128位)浮点数集合,就是C、C++语言中的float[4],并且必须是以16位字节边界对齐的(稍后会以代码来进行阐释,关于边界对齐的概念,读者可以参考论坛上的其它文章,都会有很详细的解答,我这里就恕不赘述了)。因此这也给输入和输出带来了不少的麻烦,实际上主要影响SSE发挥性能的就是不停的对数据进行复制以适用应它的数据格式。
我是一个C++程序员,对汇编并不很熟,但我又想用SSE来优化我的程序,我该怎么做呢?幸好VC++.net为我们提供了很方便的指令C函数级的封装和C格式数据类型,我们只需像平时写C++代码一样定义变量、调用函数就可以很好的应用SSE指令了。
当然了,我们需要包含一个头文件,这里面包括了我们需要的数据类型和函数的声明:
#include <xmmintrin.h> |
SSE运算的标准数据类型只有一个,就是:
__m128,它是这样定义的:
typedef struct __declspec(intrin_type) __declspec(align(16)) __m128 { float m128_f32[4]; } __m128; |
简化一下,就是:
struct __m128 { float m128_f32[4]; }; |
比如要定义一个__m128变量,并为它赋四个float整数,可以这样写:
__m128 S1 = { 1.0f, 2.0f, 3,0f, 4,0f }; |
要改变其中第2个(基数为0)元素时可以这样写:
S1.m128_f32[2] = 6.0f; |
令外我们还会用到几个赋值的指令,它可以让我们更方便的使用这个数据结构:
S1 = _mm_set_ps1( 2.0f ); |
它会让S1.m128_f32中的四个元素全部赋予2.0f,这样会比你一个一个赋值要快的多。
S1 = _mm_setzero_ps(); |
这会让S1中的所有4个浮点数都置零。
还有一些其它的赋值指令,但执行起来还没有自己逐个赋值来的快,只做为一些特殊用途,如果
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