为什么此SSE2程序(整数)生成动作(float)

Question

以下循环将整数矩阵转移到另一个整数矩阵。当我有趣的是，它会生成movaps指令将结果存储到输出矩阵中。为什么gcc这样做？

数据：

int __attribute__(( aligned(16))) t[N][M]  
  , __attribute__(( aligned(16))) c_tra[N][M];

循环：

for( i=0; i<N; i+=4){
    for(j=0; j<M; j+=4){
        row0 = _mm_load_si128((__m128i *)&t[i][j]);
        row1 = _mm_load_si128((__m128i *)&t[i+1][j]);
        row2 = _mm_load_si128((__m128i *)&t[i+2][j]);
        row3 = _mm_load_si128((__m128i *)&t[i+3][j]);
        __t0 = _mm_unpacklo_epi32(row0, row1);
        __t1 = _mm_unpacklo_epi32(row2, row3);
        __t2 = _mm_unpackhi_epi32(row0, row1);
        __t3 = _mm_unpackhi_epi32(row2, row3);
        /* values back into I[0-3] */
        row0 = _mm_unpacklo_epi64(__t0, __t1);
        row1 = _mm_unpackhi_epi64(__t0, __t1);
        row2 = _mm_unpacklo_epi64(__t2, __t3);
        row3 = _mm_unpackhi_epi64(__t2, __t3);
        _mm_store_si128((__m128i *)&c_tra[j][i], row0);
        _mm_store_si128((__m128i *)&c_tra[j+1][i], row1);
        _mm_store_si128((__m128i *)&c_tra[j+2][i], row2);
        _mm_store_si128((__m128i *)&c_tra[j+3][i], row3);

    }
}

汇编生成的代码：

.L39:
    lea rcx, [rsi+rdx]
    movdqa  xmm1, XMMWORD PTR [rdx]
    add rdx, 16
    add rax, 2048
    movdqa  xmm6, XMMWORD PTR [rcx+rdi]
    movdqa  xmm3, xmm1
    movdqa  xmm2, XMMWORD PTR [rcx+r9]
    punpckldq   xmm3, xmm6
    movdqa  xmm5, XMMWORD PTR [rcx+r10]
    movdqa  xmm4, xmm2
    punpckhdq   xmm1, xmm6
    punpckldq   xmm4, xmm5
    punpckhdq   xmm2, xmm5
    movdqa  xmm5, xmm3
    punpckhqdq  xmm3, xmm4
    punpcklqdq  xmm5, xmm4
    movdqa  xmm4, xmm1
    punpckhqdq  xmm1, xmm2
    punpcklqdq  xmm4, xmm2
    movaps  XMMWORD PTR [rax-2048], xmm5
    movaps  XMMWORD PTR [rax-1536], xmm3
    movaps  XMMWORD PTR [rax-1024], xmm4
    movaps  XMMWORD PTR [rax-512], xmm1
    cmp r11, rdx
    jne .L39

gcc -Wall -msse4.2 -masm="intel" -O2 -c -S skylake linuxmint

-mavx2或-march=naticve生成VEX-编码：vmovaps。

Answer 1

从功能上讲，这些指令是相同的。我不喜欢将其他人的陈述复制为我的语言，所以很少有人解释它：

movdqa和移动x86指令之间的区别？

https://software.intel.com/en-us/forums/intel-isa-extensions/topic/279587

http://masm32.com/board/index.php?topic=1138.0

https://www.gamedev.net/blog/615/entry-2250281-demystifying-sse-move-instructions/

简短版本：

因此，在大多数情况下，您应该尝试使用移动指令 与您要在这些操作中使用的操作相对应 寄存器。但是，还有一个额外的并发症。负载和 从整数上的单独端口上执行与内存的存储和从内存执行 和浮点单元；因此，将内存加载到的说明 从寄存器中的寄存器或存储在存储器中会经历 不管您附加到移动的数据类型如何，延迟。因此 在这种情况下，移动，Movapd和MovDQA将具有相同的延迟 无论您使用哪种数据。由于动作（和动作）被编码 二进制形式的字节比其他两个小字节少，这是有意义的 无论数据类型如何。

因此是GCC优化。