我正在分析一段直接调用内部函数的线性代数代码，例如
v_dot0 = _mm256_fmadd_pd( v_x0, v_y0, v_dot0 );
我的测试脚本计算两个长度为4的双精度矢量的点积(因此只需要调用一次_mm256_fmadd_pd)，重复10亿次。当我用perf计算操作次数时，我得到如下结果：
Performance counter stats for './main':
0 r5380c7 (skl::FP_ARITH:512B_PACKED_SINGLE) (49.99%)
0 r5340c7 (skl::FP_ARITH:512B_PACKED_DOUBLE) (49.99%)
0 r5320c7 (skl::FP_ARITH:256B_PACKED_SINGLE) (49.99%)
2'998'943'659 r5310c7 (skl::FP_ARITH:256B_PACKED_DOUBLE) (50.01%)
0 r5308c7 (skl::FP_ARITH:128B_PACKED_SINGLE) (50.01%)
1'999'928'140 r5304c7 (skl::FP_ARITH:128B_PACKED_DOUBLE) (50.01%)
0 r5302c7 (skl::FP_ARITH:SCALAR_SINGLE) (50.01%)
1'000'352'249 r5301c7 (skl::FP_ARITH:SCALAR_DOUBLE) (49.99%)
我很惊讶256B_PACKED_DOUBLE操作的数量大约是30亿，而不是10亿，因为这是我的体系结构指令集中的一条指令为什么perf对_mm256_fmadd_pd的每次调用计数为3个压缩双操作
注意：为了测试代码没有意外调用其他浮点运算，我注释掉了对上述内部函数的调用，perf的256B_PACKED_DOUBLE运算为零，正如预期的那样。
编辑：MCVE，根据请求：
ddot.c
#include <immintrin.h> // AVX
double ddot(int m, double *x, double *y) {
int ii;
double dot = 0.0;
__m128d u_dot0, u_x0, u_y0, u_tmp;
__m256d v_dot0, v_dot1, v_x0, v_x1, v_y0, v_y1, v_tmp;
v_dot0 = _mm256_setzero_pd();
v_dot1 = _mm256_setzero_pd();
u_dot0 = _mm_setzero_pd();
ii = 0;
for (; ii < m - 3; ii += 4) {
v_x0 = _mm256_loadu_pd(&x[ii + 0]);
v_y0 = _mm256_loadu_pd(&y[ii + 0]);
v_dot0 = _mm256_fmadd_pd(v_x0, v_y0, v_dot0);
}
// reduce
v_dot0 = _mm256_add_pd(v_dot0, v_dot1);
u_tmp = _mm_add_pd(_mm256_castpd256_pd128(v_dot0), _mm256_extractf128_pd(v_dot0, 0x1));
u_tmp = _mm_hadd_pd(u_tmp, u_tmp);
u_dot0 = _mm_add_sd(u_dot0, u_tmp);
_mm_store_sd(&dot, u_dot0);
return dot;
}
main.c:
#include <stdio.h>
double ddot(int, double *, double *);
int main(int argc, char const *argv[]) {
double x[4] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}, y[4] = {5.0, 5.0, 5.0, 5.0};
double xTy;
for (int i = 0; i < 1000000000; ++i) {
ddot(4, x, y);
}
printf(" %fn", xTy);
return 0;
}
我将perf作为运行
sudo perf stat -e r5380c7 -e r5340c7 -e r5320c7 -e r5310c7 -e r5308c7 -e r5304c7 -e r5302c7 -e r5301c7 ./a.out
ddot的拆卸如下：
0000000000000790 <ddot>:
790: 83 ff 03 cmp $0x3,%edi
793: 7e 6b jle 800 <ddot+0x70>
795: 8d 4f fc lea -0x4(%rdi),%ecx
798: c5 e9 57 d2 vxorpd %xmm2,%xmm2,%xmm2
79c: 31 c0 xor %eax,%eax
79e: c1 e9 02 shr $0x2,%ecx
7a1: 48 83 c1 01 add $0x1,%rcx
7a5: 48 c1 e1 05 shl $0x5,%rcx
7a9: 0f 1f 80 00 00 00 00 nopl 0x0(%rax)
7b0: c5 f9 10 0c 06 vmovupd (%rsi,%rax,1),%xmm1
7b5: c5 f9 10 04 02 vmovupd (%rdx,%rax,1),%xmm0
7ba: c4 e3 75 18 4c 06 10 vinsertf128 $0x1,0x10(%rsi,%rax,1),%ymm1,%ymm1
7c1: 01
7c2: c4 e3 7d 18 44 02 10 vinsertf128 $0x1,0x10(%rdx,%rax,1),%ymm0,%ymm0
7c9: 01
7ca: 48 83 c0 20 add $0x20,%rax
7ce: 48 39 c1 cmp %rax,%rcx
7d1: c4 e2 f5 b8 d0 vfmadd231pd %ymm0,%ymm1,%ymm2
7d6: 75 d8 jne 7b0 <ddot+0x20>
7d8: c5 f9 57 c0 vxorpd %xmm0,%xmm0,%xmm0
7dc: c5 ed 58 d0 vaddpd %ymm0,%ymm2,%ymm2
7e0: c4 e3 7d 19 d0 01 vextractf128 $0x1,%ymm2,%xmm0
7e6: c5 f9 58 d2 vaddpd %xmm2,%xmm0,%xmm2
7ea: c5 f9 57 c0 vxorpd %xmm0,%xmm0,%xmm0
7ee: c5 e9 7c d2 vhaddpd %xmm2,%xmm2,%xmm2
7f2: c5 fb 58 d2 vaddsd %xmm2,%xmm0,%xmm2
7f6: c5 f9 28 c2 vmovapd %xmm2,%xmm0
7fa: c5 f8 77 vzeroupper
7fd: c3 retq
7fe: 66 90 xchg %ax,%ax
800: c5 e9 57 d2 vxorpd %xmm2,%xmm2,%xmm2
804: eb da jmp 7e0 <ddot+0x50>
806: 66 2e 0f 1f 84 00 00 nopw %cs:0x0(%rax,%rax,1)
80d: 00 00 00
我刚刚在SKL上测试了一个asm循环。像vfmadd231pd ymm0, ymm1, ymm3这样的FMA指令计算fp_arith_inst_retired.256b_packed_double的2个计数，即使它是一个uop！
我想英特尔真的想要一个FLOP计数器，而不是指令或uop计数器
你的第三个256位FP-up可能来自你正在做的其他事情，比如一个水平和，它开始做256位的混洗和另一个256位的加法，而不是先减少到128位。我希望你没有使用_mm256_hadd_pd！
测试代码内部循环：
$ asm-link -d -n "testloop.asm" # assemble with NASM -felf64 and link with ld into a static binary
mov ebp, 100000000 # setup stuff outside the loop
vzeroupper
0000000000401040 <_start.loop>:
401040: c4 e2 f5 b8 c3 vfmadd231pd ymm0,ymm1,ymm3
401045: c4 e2 f5 b8 e3 vfmadd231pd ymm4,ymm1,ymm3
40104a: ff cd dec ebp
40104c: 75 f2 jne 401040 <_start.loop>
$ taskset -c 3 perf stat -etask-clock,context-switches,cpu-migrations,page-faults,cycles,branches,instructions,uops_issued.any,uops_executed.thread,fp_arith_inst_retired.256b_packed_double -r4 ./"$t"
Performance counter stats for './testloop-cvtss2sd' (4 runs):
102.67 msec task-clock # 0.999 CPUs utilized ( +- 0.00% )
2 context-switches # 24.510 M/sec ( +- 20.00% )
0 cpu-migrations # 0.000 K/sec
2 page-faults # 22.059 M/sec ( +- 11.11% )
400,388,898 cycles # 3925381.355 GHz ( +- 0.00% )
100,050,708 branches # 980889291.667 M/sec ( +- 0.00% )
400,256,258 instructions # 1.00 insn per cycle ( +- 0.00% )
300,377,737 uops_issued.any # 2944879772.059 M/sec ( +- 0.00% )
300,389,230 uops_executed.thread # 2944992450.980 M/sec ( +- 0.00% )
400,000,000 fp_arith_inst_retired.256b_packed_double # 3921568627.451 M/sec
0.1028042 +- 0.0000170 seconds time elapsed ( +- 0.02% )
200M FMA指令/100M循环迭代的fp_arith_inst_retired.256b_packed_double计数为400M
(IDKperf4.20.g8fe28c+内核4.20.3-arch1-1-ARCH怎么了。他们计算每秒的数据时，小数点放错了单位的位置。例如3925381.355 kHz是正确的，而不是GHz。不确定是性能错误还是内核错误。
如果没有vzerooper，我有时会看到FMA的延迟为5个周期，而不是4个周期。IDK，如果内核使寄存器处于污染状态或其他什么状态。
为什么我得到三个，而不是两个？(见MCVE添加到原始帖子中)
您的ddot4在清理开始时运行_mm256_add_pd(v_dot0, v_dot1);，由于您使用size=4调用它，因此每个FMA都会进行一次清理。
请注意，你的v_dot1总是零(因为你实际上并没有像计划的那样用2个累加器展开？)所以这是毫无意义的，但CPU不知道这一点。我的猜测是错误的，这不是一个256位的hadd，它只是一个无用的256位垂直加法。
(对于较大的向量，是的，多个累加器对于隐藏FMA延迟非常有价值。您需要至少8个向量。请参阅为什么mulss在Haswell上只需要3个周期，与Agner'；s的指令表不同？了解有关使用多个累加器展开的更多信息。但是，您需要一个清理循环，每次执行1个向量，直到最后一个up-to-3元素。)
此外，我认为您的最后一个_mm_add_sd(u_dot0, u_tmp);实际上是一个错误：您已经使用低效的128位hadd添加了最后一对元素，所以这会加倍计算最低的元素。
请参阅使用SSE/AVX获取存储在__m256d中的值的总和，了解一种不会出错的方法。
还请注意，GCC使用vinsertf128将未对齐的加载拆分为128位的两半，因为您使用默认的-mtune=generic(这有利于Sandybridge)进行编译，而不是使用-march=haswell启用AVX+FMA并设置-mtune=haswell。(或使用-march=native)