Keywords: 优化,GCC, SIMD,MMX,SSE
MMX/SSE类扩展引入了SIMD(单指令多数据)的执行模式,可用于加速多媒体应用。 下面简要介绍一下这些指令的执行环境和特征。
MMX技术出现最早,目前几乎所有的X86处理器都提供支持,包括嵌入式X86, 所以下面的讨论主要基于MMX,但方法完全适用于SSEn, 包括像AMD的3D Now等其它SIMD扩展。
MMX指令又分为以下几种:
这些指令除了需要注意功能外,还需要注意处理的数据类型。以上内容为背景介绍,细节请参考手册。
当使用C/C++完成了一个嵌入式应用的所有功能,性能问题常摆在面前, 这时可以使用profile工具(如gprof)找出产生瓶颈的函数, 将这些函数使用汇编彻底重写, 例如MPEG-4编解码器xvid项目 [4]就使用了这种方法, 而且针对不同处理器/指令集分别给出了不同的优化, 正是如此该项目无论功能、还是性能均为一流, 显然这是深度优化的目标所在。
在使用流水线、VLIW以及SIMD的体系结构(比如某些DSP)上, 整个函数的手工优化可以带来几倍到几十倍的性能提升。 不过,性能允许,对于函数内关键部分使用一些特定的实现, 既突出重点提高性能,又可以尽多地利用C/C++的高级特征, 相对缩短开发周期。 下面给出使用GCC时,应用MMX指令的几种混合编程方法:
GCC支持Intel C/C++ Compiler Intrinsics。用法如下示例:
#include <stdio.h> #include <xmmintrin.h> /*一定需要包括此头文件*/ /*gcc -Wall -march=pentium4 -mmmx -o ins mmx_ins.c*/ int main(int argc,char *argv[]) { /*使用MMX做以下向量的点积*/ short in1[] = {1, 2, 3, 4}; short in2[] = {2, 3, 4, 5}; int out1; int out2; __m64 m1; /* MMX支持64位整数的mm寄存器 */ __m64 m2; /* MMX操作需要使用mm寄存器 */ __m128 m128; /* for SSEn only*/ /*每次往mm寄存器装入两个short型的数,注意是两个*/ m1 = _mm_cvtsi32_si64(((int*)in1)[0]); m2 = _mm_cvtsi32_si64(((int*)in2)[0]); /*一条指令进行4个16位整数的乘加*/ /*生成两个32位整数*/ m2 = _mm_madd_pi16(m1, m2); /*将低32位整数放入通用寄存器*/ out1 = _mm_cvtsi64_si32(m2); /*将高32位整数右移后,放入通用寄存器*/ m2 = _mm_slli_pi32(m2, 32); out2 = _mm_cvtsi64_si32(m2); /*清除MMX状态*/ _mm_empty(); /*将两个32位数相加,结果为8*/ out1 += out2; printf("a: %d/n", out1); return(0); }
几点说明:
/*gcc -Wall -march=pentium4 -mmmx -o ins mmx_ins.c*/否则,会出现如下类似信息:
...xmmintrin.h:34:3: #error "SSE instruction set not enabled"
一些MMX指令有其相应的built-in操作, 下面一段代码为例:
include <stdio.h> /*无需特别的头文件,built-in嘛*/ /* gcc -Wall -o bins builtinmmx.c*/ /*定义了一个vector数据类型,hi表示16位,4表示4个*/ typedef int v4hi __attribute__ ((mode(V4HI))); /*定义了2个32位的vector类型,si表示32位*/ typedef int v2si __attribute__ ((mode(V2SI))); int main(int argc,char *argv[]) { short pa[4] = {0x8000, 0x8000, 1, -1}; short pb[4] = {0x8000, 0x7FFF, -1, -2}; v4hi va, vb; v4hi vsum; va = ((v4hi*)pa)[0]; vb = ((v4hi*)pb)[0]; /* 4个16位进行饱和加 */ //vsum = __builtin_ia32_paddsw(va, vb); /* 4个16位还可以直接进行加法,但不同于两个long long相加 */ vsum = va + vb; /*vector的输出还需要强制转换为long long*/ printf("...with MMX instructions...to compute vec_add: %llx /n", (long long)vsum); //结果1:0xfffd0000ffff8000 //结果2:0xfffd0000ffff0000 return(0); }
几点说明:
如下是一个点积的例子:
#include <stdio.h> /** GCC -o ins inlinemmx.c **/ int main(int argc,char *argv[]) { int i; int result; short a[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; short b[] = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}; printf("...with MMX instructions.../n"); /*首先,将点积合累积寄存器清零,实际缺省就为0?*/ asm("pandn %%mm5,%%mm5;"::); /*读入a, b,每四对数相乘后分两组相加,形成两组和*/ /*这里的循环控制是C在做*/ for(i = 0; i < sizeof(a)/sizeof(short); i += 4){ asm("movq %0,%%mm0;/ movq %1,%%mm1;/ pmaddwd %%mm1,%%mm0;/ paddd %%mm0,%%mm5; #相乘后相加 " : : "m" (a[i]), "m" (b[i])); } /*将两组和分离,并相加*/ asm("movq %%mm5, %%mm0;/ psrlq $32,%%mm5;/ paddd %%mm0, %%mm5;/ movd %%mm5,%0;/ emms" :"=r" (result) :); printf("result: 0x%x/n", result); //这里结果为0x24 return(0); }
几点说明:
for (i = 0; i < lg; i++) { s = L_mult(x[i], a[0]);/*L_mult是相乘后左移*/ for (j = 1; j <= M; j++){/*M这里固定为10*/ s = L_msu(s, a[j], yy[-j]);/*L_msu是乘减后左移操作*/ } s = L_shl(s, 3); /*左移三位*/ *yy++ = g729round(s); } #endif
上面的代码,因为内存循环为10,可以考虑展开,并统一操作为乘加指令。
/*为了使用乘加操作,需要调整10个系数的顺序*/ for(i = 0; i < M; i++) ta[i] = -a[M - i]; ta[11] = 0; ta[10] = a[0]; for (i = 0; i < lg; i++){ *yy = x[i]; yy[1] = 0; s = L_mac(s, ta[11], yy[1]); s = L_mac(s, ta[10], yy[0]); s = L_mac(s, ta[9], yy[-1]); s = L_mac(s, ta[8], yy[-2]); s = L_mac(s, ta[7], yy[-3]); s = L_mac(s, ta[6], yy[-4]); s = L_mac(s, ta[5], yy[-5]); s = L_mac(s, ta[4], yy[-6]); s = L_mac(s, ta[3], yy[-7]); s = L_mac(s, ta[2], yy[-8]); s = L_mac(s, ta[1], yy[-9]); s = L_mac(s, ta[0], yy[-10]); s = L_shl(s, 3); *yy++ = g729round(s); }
以上循环内核正好可以将MMX的8个寄存器全部利用。
/*为了使用乘加操作,需要调整10个系数的顺序*/ for(i = 0; i < M; i++) ta[i] = -a[M - i]; ta[11] = 0; ta[10] = a[0]; /*11个系数分别放入3个MMX寄存器,0作填充*/ asm("movq %0,%%mm0;/ movq %1,%%mm1;/ movq %2,%%mm2"/ :/ : "m" (ta[0]), "m" (ta[4]), "m"(ta[8])); /*利用MMX技术进行滤波器核心操作*/ for (i = 0; i < lg; i++){ *yy = x[i]; yy[1] = 0; asm("pandn %%mm6,%%mm6;/ movq %1,%%mm3;/ movq %2,%%mm4;/ movq %3,%%mm5;/ pmaddwd %%mm0,%%mm3;/ pmaddwd %%mm1,%%mm4;/ pmaddwd %%mm2,%%mm5;/ paddd %%mm3, %%mm6;/ paddd %%mm4, %%mm6;/ paddd %%mm5, %%mm6;/ movq %%mm6, %%mm7;/ psrlq $32, %%mm6;/ paddd %%mm7, %%mm6;/ movd %%mm6,%0;/ emms" : :"r"(s), "m" (yy[-10]), "m" (yy[-6]), "m"(yy[-2])); /*因为指令结果饱和属性的限制,s还没有左移,所以下面多做一位饱和左移*/ s = L_shl(s, 4); *yy++ = g729round(s); }几点说明:
正是如此,一方面CPU上支持越来越多的SIMD指令集扩展, 另一方面GCC也正在加紧支持这些扩展的易用,对,正在, 碰到一些问题,先想办法绕过去, 这里使用GCC 3.4.1,根据经验效果还是不错的。
This document was generated using the LaTeX2HTML translator Version 2002 (1.62)
Copyright © 1993, 1994, 1995, 1996, Nikos Drakos, Computer Based Learning Unit, University of Leeds.
Copyright © 1997, 1998, 1999, Ross Moore, Mathematics Department, Macquarie University, Sydney.