플로트 벡터의 SSE 감소

SSE intrinsics를 사용하여 float 벡터의 요소들의 합을 어떻게 얻을 수 있나요?

간단한 시리얼 코드:

#@!'void(float *input, float &result, unsigned int NumElems)

{

result = 0;

for(auto i=0; i

result += input[i];

}

'#@!

답변 1

일반적으로 루프에서 4개의 부분 합을 생성하고 루프 이후에는 4개의 요소를 가로로 합산합니다. 예를 들어,

#@!'#include

#include

#include

float vsum(const float *a, int n)

{

float sum;

__m128 vsum = _mm_set1_ps(0.0f);

assert((n & 3) == 0);

assert(((uintptr_t)a & 15) == 0);

for (int i = 0; i < n; i += 4)

{

__m128 v = _mm_load_ps(&a[i]);

vsum = _mm_add_ps(vsum, v);

}

vsum = _mm_hadd_ps(vsum, vsum);

vsum = _mm_hadd_ps(vsum, vsum);

_mm_store_ss(&sum, vsum);

return sum;

}

'#@!

참고: 위의 예제에서 ##@!'a'!@##@#@!은 16바이트로 정렬되어야 하며, !@##@!'n'!@##@!은 4로 나눌 수 있어야 합니다. 만약 ##@!'a'!@##@#@!의 정렬이 보장되지 않는다면 ##@!'_mm_load_ps'!@##@#@!을 대신 사용하십시오. 만약 !@##@!'n'!@##@!이 4의 배수임이 보장되지 않는다면 함수 마지막에 스칼라 루프를 추가하여 남은 요소를 누적하세요.

답변 2

SSE(Float Vector)의 감소 방법

SSE(Single Instruction, Multiple Data)는 인텔(Intel) 프로세서의 기능 중 하나로, 벡터 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 기술입니다. 특히, SSE를 사용하면 부동 소수점(float) 벡터를 한 번에 여러 개 처리할 수 있으며, 이를 통해 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

SSE를 사용하여 부동 소수점(float) 벡터를 감소시키는 과정은 다음과 같습니다. 우선, 하나의 SSE 레지스터에는 4개의 부동 소수점(float) 값을 저장할 수 있습니다. 따라서, 만약 입력 벡터에 8개의 부동 소수점(float) 값을 가지고 있다면, 이를 2개의 SSE 레지스터에 분할하여 저장할 수 있습니다. 이렇게 분할된 SSE 레지스터는 동일한 연산을 병렬로 수행하므로, 단일 연산에 비해 처리 속도가 훨씬 빠릅니다.

SSE를 사용하여 부동 소수점(float) 벡터를 감소시키기 위해서는 몇 가지 주의사항을 지켜야 합니다. 첫째, SSE 명령어 세트를 지원하는 프로세서가 필요합니다. 모든 인텔 프로세서가 SSE를 지원하지만, 일부 오래된 프로세서는 SSE 명령어를 지원하지 않을 수도 있습니다. 따라서, SSE를 사용하려는 경우 사용자가 소프트웨어 및 하드웨어 사양을 확인하는 것이 중요합니다.

둘째, SSE 연산은 정확도를 유지하기 위해 일부 제약이 있습니다. SSE에서 지원하는 연산 범위가 한정되어 있기 때문에, 부동 소수점(float) 값의 크기와 범위에 주의해야 합니다. 일반적으로, 큰 범위의 값이나 정확한 연산 결과가 요구되는 경우 다른 방식을 고려해야 할 수도 있습니다.

셋째, SSE 연산은 데이터 정렬에 민감하게 작동합니다. 즉, SSE 레지스터에 저장할 데이터는 16바이트 경계를 지켜야 합니다. 만약 정렬되지 않은 데이터를 SSE 레지스터에 저장하거나 사용하게 되면, 부적절한 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서, SSE를 사용하는 경우 데이터 정렬에 주의하여야 합니다.

결론적으로, SSE를 사용하여 부동 소수점(float) 벡터를 감소시킬 수 있습니다. 이를 통해 연산 속도를 향상시키고, 단일 연산에 비해 더 효율적인 벡터 연산을 수행할 수 있습니다. 그러나, SSE를 사용하는 데에는 사용자의 하드웨어, 소프트웨어 및 데이터에 대한 이해와 주의가 필요합니다. 이를 고려하여 SSE를 적절히 활용하면 보다 효율적이고 최적화된 연산을 수행할 수 있습니다.