我使用vs2012,并想测试SSE和AVX的效率。
SSE和AVX的代码几乎相同,
除了SSE使用_m128,AVX使用_m256。
我期望AVX代码比SSE代码快两倍,
但是测试结果表明它们的速度几乎相同。

我尝试选择/ arch:AVX或/ arch:SSE或/ NOT SET
并注释SSE代码或AVX代码,
不管我测试
SSE代码使用的时间约为2138毫秒,AVX代码使用的时间约为2106毫秒。
外部的for循环仅用于增加循环时间,

#include "testfun.h"
#include <iostream>
#include <time.h>
#include <malloc.h>
#include "immintrin.h"
using namespace std;
#define dataLen  800000

void testfun()
{
float *buf1 = reinterpret_cast<float*>(_aligned_malloc( sizeof(float)*dataLen, 32 ));
float *buf2 = reinterpret_cast<float*>(_aligned_malloc( sizeof(float)*dataLen, 32 ));
for(int i=0; i<dataLen; i++)
{
    buf1[i] = 1;
    buf2[i] = 1;
}
double timePassed;
int t = clock();
float sum = 0;
//=========================SSE CODE=====================================
__m128 *p1 = (__m128 *)buf1;
__m128 *p2 = (__m128 *)buf2;
__m128 _result = _mm_set_ps1(0.0f);

for(int j=0;j<10000; j++)
{
    p1 = (__m128 *)buf1;
    p2 = (__m128 *)buf2;
    _result = _mm_sub_ps(_mm_set_ps(j,0,0,0) ,_result);

    for(int i=0; i<dataLen/4; i++)
    {
        _result = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(*p1, *p2), _result);
        p1++;
        p2++;
    }
}

sum = _result.m128_f32[0]+_result.m128_f32[1]+_result.m128_f32[2]+_result.m128_f32[3];
timePassed = clock() - t;
std::cout<<std::fixed<<"SSE calculate result : "<<sum<<std::endl;
std::cout<<"SSE time used: "<<timePassed<<"ms"<<std::endl;

//=========================AVX CODE=====================================
t = clock();
__m256  *pp1 ;
__m256  *pp2 ;
__m256 _rresult = _mm256_setzero_ps();
sum = 0;

for(int j=0;j<10000; j++)
{
    pp1 = (__m256*) buf1;
    pp2 = (__m256*) buf2;
    _rresult = _mm256_sub_ps(_mm256_set_ps(j,0,0,0,0,0,0,0), _rresult);

    for(int i=0; i<dataLen/8; i++)
    {
        _rresult = _mm256_add_ps(_mm256_mul_ps(*pp1, *pp2), _rresult);
        pp1++;
        pp2++;
    }
}

sum = _rresult.m256_f32[0]+_rresult.m256_f32[1]+_rresult.m256_f32[2]+_rresult.m256_f32[3]+_rresult.m256_f32[4]+_rresult.m256_f32[5]+_rresult.m256_f32[6]+_rresult.m256_f32[7];
timePassed = clock() - t;
std::cout<<std::fixed<<"AVX calculate result : "<<sum<<std::endl;
std::cout<<"AVX time used: "<<timePassed<<"ms"<<std::endl;

_aligned_free(buf1);
_aligned_free(buf2);


}

最佳答案

您很可能只是带宽受限,因为循环中只有两个算术指令,并且有两个负载。如果减小数据集的大小以使其适合缓存,则应该会看到性能差异(因为您将拥有更大的负载带宽,并减少了来自缓存的负载延迟)。

(此外,您的计时数字似乎很高-确保您使用的是发布版本,即您启用了优化功能,否则结果将产生误导。)

关于c++ - 为什么SSE和AVX具有相同的效率?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/18530516/

10-13 08:33