在我的previous post中,我解释说我是从AVX开始的,以加快我的代码的速度(请注意,尽管有一些共同点,但本文所指的是AVX512,而前一篇是指AVX2,据我所知,它们略有不同,并且需要不同的编译标志)。在尝试了AVX2之后,我决定尝试使用AVX512并更改了我的AVX2功能:

void getDataAVX2(u_char* data, size_t cols, std::vector<double>& info)
{
  __m256d dividend = _mm256_set_pd(1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0);
  info.resize(cols);
  __m256d result;
  for (size_t i = 0; i < cols / 4; i++)
  {
    __m256d divisor = _mm256_set_pd((double(data[4 * i + 3 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 3])),
                                    (double(data[4 * i + 2 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 2])),
                                    (double(data[4 * i + 1 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 1])),
                                    (double(data[4 * i + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols])));
    result = _mm256_sqrt_pd(_mm256_mul_pd(divisor, dividend));
    info[size_t(4 * i)] = result[0];
    info[size_t(4 * i + 1)] = result[1];
    info[size_t(4 * i + 2)] = result[2];
    info[size_t(4 * i + 3)] = result[3];
  }
}


我认为应该是等效的:

void getDataAVX512(u_char* data, size_t cols, std::vector<double>& info)
{
  __m512d dividend = _mm512_set_pd(1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0, 1 / 64.0);
  info.resize(cols);
  __m512d result;
  for (size_t i = 0; i < cols / 8; i++)
  {
    __m512d divisor = _mm512_set_pd((double(data[4 * i + 7 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 7])),
                                    (double(data[4 * i + 6 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 6])),
                                    (double(data[4 * i + 5 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 5])),
                                    (double(data[4 * i + 4 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 4])),
                                    (double(data[4 * i + 3 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 3])),
                                    (double(data[4 * i + 2 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 2])),
                                    (double(data[4 * i + 1 + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols + 1])),
                                    (double(data[4 * i + cols] << 8) + double(data[4 * i + 2 * cols])));
    result = _mm512_sqrt_pd(_mm512_mul_pd(divisor, dividend));
    info[size_t(4 * i)] = result[0];
    info[size_t(4 * i + 1)] = result[1];
    info[size_t(4 * i + 2)] = result[2];
    info[size_t(4 * i + 3)] = result[3];
    info[size_t(4 * i + 4)] = result[4];
    info[size_t(4 * i + 5)] = result[5];
    info[size_t(4 * i + 6)] = result[6];
    info[size_t(4 * i + 7)] = result[7];
  }
}


非AVX格式的内容是:

void getData(u_char* data, size_t cols, std::vector<double>& info)
{
  info.resize(cols);
  for (size_t i = 0; i < cols; i++)
  {
    info[i] = sqrt((double(data[cols + i] << 8) + double(data[2 * cols + i])) / 64.0);
    ;
  }
}


编译代码后,出现以下错误:

Illegal instruction (core dumped)


令我惊讶的是,此错误发生在sqrt函数中的getData调用中。如果我删除sqrt调用,则错误会在__m512d divisor = _mm512_set_pd((d....中进一步出现。有什么想法吗?

Here是完整的示例。

非常感谢你。

我正在使用c++(7.3.0)和以下选项-std=c++17 -Wall -Wextra -O3 -fno-tree-vectorize -mavx512f进行编译。我已按照here的说明进行检查,并且我的CPU(2.50GHz的Intel®Core™i7-4710HQ CPU)支持AVX2。列表中是否应该有AVX-512表示对此提供支持?

最佳答案

我认为您的系统(CPU)不支持AVX-512指令。考虑official documentation;它只提到了AVX-2。 newer CPU表示AVX-512完全正常。两者都可以在“指令集扩展”部分中找到。

09-30 15:47