SSE float 벡터의 감소

SSE 내장 함수를 사용하여 float 벡터의 합 요소를 어떻게 얻을 수 있나요?

간단한 직렬 코드:

void(float *input, float &result, unsigned int NumElems)
{
     result = 0;
     for(auto i=0; i<NumElems; ++i)
         result += input[i];
}

답변 1

#include <cassert>
#include <cstdint>
#include <emmintrin.h>
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;
}

#include <cassert>
#include <cstdint>
#include <emmintrin.h>
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;
}

주의: 위의 예에서 a는 16바이트 정렬되어야 하며, n은 4의 배수여야 합니다. 만약 a의 정렬을 보장할 수 없다면 _mm_load_ps 대신 _mm_loadu_ps를 사용하세요. 만약 n이 4의 배수가 아니라 보장되지 않는다면, 함수 끝에 스칼라 루프를 추가하여 남은 요소들을 누적하세요.

답변 2

SSE(Streaming SIMD Extensions)는 부동 소수점 벡터의 계산 성능을 향상시키기 위해 인텔이 개발한 기술입니다. 이 기술은 계산 작업을 동시에 처리하여 처리 속도를 대폭 향상시키는 데 중점을 둔다는 특징을 갖고 있습니다.
SSE의 가장 큰 이점 중 하나는 벡터 연산을 통해 여러 개의 데이터를 한 번에 처리할 수 있다는 것입니다. 이는 가산, 곱셈, 논리 연산 등 다양한 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 100 개의 부동 소수점 숫자를 한 번에 계산하려면 SSE를 사용하여 4 개의 숫자씩 처리하면 됩니다. 이는 한 번에 4 개의 연산을 처리하는 것과 같은 효과를 낼 수 있으므로 계산 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
또한 SSE는 데이터 병렬성을 효과적으로 활용할 수 있는 기술입니다. 이는 여러 개의 계산 작업을 병렬로 실행하여 동시에 처리하는 것을 의미합니다. 따라서 SSE를 사용하면 CPU 코어의 사용률을 최적화하고 작업을 효율적으로 분배할 수 있습니다. 이는 특히 데이터 집합이 크고 복잡한 연산 작업에서 놀라운 성능 향상을 가져올 수 있습니다.
SSE를 사용하여 부동 소수점 벡터의 계산을 효율적으로 줄여 코드 실행 시간을 단축시킬 수 있습니다. 이는 대량의 데이터를 처리하는 애플리케이션, 예를 들어 그래픽 처리, 음성 및 영상 처리, 과학적 계산 등에서 특히 중요합니다. 수 많은 계산을 여러 번 실행해야 한다면, SSE를 적용하여 성능과 실행 시간을 최적화할 수 있습니다.
마지막으로, SSE는 인텔 프로세서에서 널리 지원되는 기술입니다. 따라서 SSE를 사용하여 코드를 작성하면 다양한 인텔 프로세서에서 최적의 실행 성능을 얻을 수 있습니다. 이는 개발자가 애플리케이션을 보다 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 도와줍니다.
요약하면, SSE는 부동 소수점 벡터의 계산 성능을 향상시키기 위해 사용되는 인텔의 기술입니다. 이는 연산 작업을 동시에 처리하고 데이터 병렬성을 활용하여 작업을 효율적으로 분배하는 것을 목표로 합니다. SSE를 사용하면 부동 소수점 벡터의 계산을 쉽고 효율적으로 줄이고 실행 시간을 단축시킬 수 있으며, 인텔 프로세서에서 최적의 성능을 얻을 수 있습니다. 따라서 SSE는 대량의 데이터를 처리해야 하는 다양한 애플리케이션에서 매우 중요한 역할을 합니다.