【发布时间】：2014-03-06 04:47:41
【问题描述】：
我已经经历了几个不同的四元数乘法实现，但看到参考实现是迄今为止我最快的，我感到相当惊讶。这是有问题的实现：
inline static quat multiply(const quat& lhs, const quat& rhs)
{
return quat((lhs.w * rhs.x) + (lhs.x * rhs.w) + (lhs.y * rhs.z) - (lhs.z * rhs.y),
(lhs.w * rhs.y) + (lhs.y * rhs.w) + (lhs.z * rhs.x) - (lhs.x * rhs.z),
(lhs.w * rhs.z) + (lhs.z * rhs.w) + (lhs.x * rhs.y) - (lhs.y * rhs.x),
(lhs.w * rhs.w) - (lhs.x * rhs.x) - (lhs.y * rhs.y) - (lhs.z * rhs.z));
}
我尝试了一些其他实现，一些使用 SSE，一些不使用。这是一个此类 SSE 实现的示例，基本上是从 Bullet Physics 使用的库中复制的：
inline static __m128 multiplynew(__m128 lhs, __m128 rhs)
{
__m128 qv, tmp0, tmp1, tmp2, tmp3;
__m128 product, l_wxyz, r_wxyz, xy, qw;
vec4 sw;
tmp0 = _mm_shuffle_ps(lhs, lhs, _MM_SHUFFLE(3, 0, 2, 1));
tmp1 = _mm_shuffle_ps(rhs, rhs, _MM_SHUFFLE(3, 1, 0, 2));
tmp2 = _mm_shuffle_ps(lhs, lhs, _MM_SHUFFLE(3, 1, 0, 2));
tmp3 = _mm_shuffle_ps(rhs, rhs, _MM_SHUFFLE(3, 0, 2, 1));
qv = _mm_mul_ps(_mm_splat_ps(lhs, 3), rhs);
qv = _mm_madd_ps(_mm_splat_ps(rhs, 3), lhs, qv);
qv = _mm_madd_ps(tmp0, tmp1, qv);
qv = _mm_nmsub_ps(tmp2, tmp3, qv);
product = _mm_mul_ps(lhs, rhs);
l_wxyz = _mm_sld_ps(lhs, lhs, 12);
r_wxyz = _mm_sld_ps(rhs, rhs, 12);
qw = _mm_nmsub_ps(l_wxyz, r_wxyz, product);
xy = _mm_madd_ps(l_wxyz, r_wxyz, product);
qw = _mm_sub_ps(qw, _mm_sld_ps(xy, xy, 8));
sw.uiw = 0xffffffff;
return _mm_sel_ps(qv, qw, sw);
}
在启用优化的发布模式下，我的简单参考实现比子弹的 SSE 实现快 70%-90%。在没有优化的调试模式下，它的运行速度提高了 3 倍。
我的第一个问题是，为什么会这样？
我的第二个问题是，有什么方法可以优化我的四元数-四元数乘法程序吗？我不想处理汇编，但我在其他地方经常使用 sse 内在函数。
（顺便说一句，如果重要的话，我的四元数的数据存储定义为union { __m128 data; struct { float x, y, z, w; }; float f[4]; };）
我看了下拆解。这是multiply（快速非sse）的反汇编：
00EC9940 movaps xmm3,xmmword ptr [esp+0D0h]
00EC9948 movaps xmm2,xmmword ptr [esp+0C0h]
00EC9950 movaps xmm4,xmm3
00EC9953 mulss xmm4,xmm5
00EC9957 movaps xmm0,xmm2
00EC995A mulss xmm0,xmm6
00EC995E mulss xmm3,xmm1
00EC9962 addss xmm4,xmm0
00EC9966 movss xmm0,dword ptr [esp+40h]
00EC996C mulss xmm0,xmm1
00EC9970 addss xmm4,xmm0
00EC9974 movss xmm0,dword ptr [esp+0F0h]
00EC997D mulss xmm0,xmm7
00EC9981 subss xmm4,xmm0
00EC9985 movss xmm0,dword ptr [esp+0F0h]
00EC998E mulss xmm0,xmm6
00EC9992 addss xmm3,xmm0
00EC9996 movaps xmm0,xmm2
00EC9999 movaps xmm2,xmmword ptr [esp+40h]
00EC999E mulss xmm0,xmm7
00EC99A2 addss xmm3,xmm0
00EC99A6 movaps xmm0,xmm2
00EC99A9 mulss xmm0,xmm5
00EC99AD mulss xmm2,xmm6
00EC99B1 subss xmm3,xmm0
00EC99B5 movss xmm0,dword ptr [esp+0D0h]
00EC99BE mulss xmm0,xmm7
00EC99C2 addss xmm2,xmm0
00EC99C6 movss xmm0,dword ptr [esp+0F0h]
00EC99CF mulss xmm0,xmm5
00EC99D3 addss xmm2,xmm0
00EC99D7 movss xmm0,dword ptr [esp+0C0h]
00EC99E0 mulss xmm0,xmm1
00EC99E4 movss xmm1,dword ptr [esp+0D0h]
00EC99ED mulss xmm1,xmm6
00EC99F1 subss xmm2,xmm0
00EC99F5 movss xmm0,dword ptr [esp+0C0h]
00EC99FE mulss xmm0,xmm5
00EC9A02 movaps xmm5,xmmword ptr [esp+50h]
00EC9A07 unpcklps xmm4,xmm2
00EC9A0A subss xmm1,xmm0
00EC9A0E movss xmm0,dword ptr [esp+0F0h]
00EC9A17 mulss xmm0,xmm5
00EC9A1B subss xmm1,xmm0
00EC9A1F movss xmm0,dword ptr [esp+40h]
00EC9A25 mulss xmm0,xmm7
00EC9A29 subss xmm1,xmm0
00EC9A2D unpcklps xmm3,xmm1
00EC9A30 unpcklps xmm4,xmm3
00EC9A33 movaps xmm5,xmm4
00EC9A36 movaps xmmword ptr [esp+30h],xmm5
00EC9A3B dec eax
00EC9A3C je SDL_main+58Ah (0EC9A5Ah)
这是multiplynew 的反汇编（sse 慢）：
00329BF3 movaps xmm6,xmm5
00329BF6 mulps xmm6,xmm1
00329BF9 movaps xmm0,xmm5
00329BFC mov dword ptr [esp+6Ch],0FFFFFFFFh
00329C04 shufps xmm0,xmm5,93h
00329C08 movaps xmm1,xmm5
00329C0B mulps xmm4,xmm0
00329C0E movaps xmm0,xmmword ptr [esp+110h]
00329C16 movaps xmm3,xmm6
00329C19 shufps xmm1,xmm5,0FFh
00329C1D mulps xmm1,xmmword ptr [esp+40h]
00329C22 movaps xmm7,xmmword ptr [esp+60h]
00329C27 addps xmm3,xmm4
00329C2A mulps xmm0,xmm5
00329C2D subps xmm6,xmm4
00329C30 shufps xmm3,xmm3,4Eh
00329C34 addps xmm1,xmm0
00329C37 movaps xmm0,xmm5
00329C3A shufps xmm0,xmm5,0C9h
00329C3E subps xmm6,xmm3
00329C41 mulps xmm0,xmmword ptr [esp+120h]
00329C49 shufps xmm5,xmm5,0D2h
00329C4D mulps xmm5,xmmword ptr [esp+0C0h]
00329C55 andps xmm6,xmmword ptr [esp+60h]
00329C5A addps xmm1,xmm0
00329C5D subps xmm1,xmm5
00329C60 andnps xmm7,xmm1
我测试速度的方式是使用：
timer.update();
for (uint i = 0; i < 1000000; ++i)
{
temp1 = quat::multiply(temp1, q1);
}
timer.update();
printf("1M calls to multiplyOld took %fs.\n", timer.getDeltaTime());
（timer.getDeltaTime() 返回上次调用 timer.update() 和之前调用 timer.update() 之间的时间间隔，以秒为单位。）
为什么我的非 sse 版本尽管有更多指令但运行得更快..？我是不是把反汇编读错了？
编辑：当我在 x64 中编译时，我发现 sse 版本的运行速度比非 sse 版本快。
【问题讨论】：
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能否请您发布每个版本的发布版本的反汇编？为了解释为什么一个会比另一个更快，反汇编将更接近 CPU 所看到的。
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我也想问一下 CPU 信息，最好有指向 CPU 制造商规格页面的指针。
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（要求反汇编的原因：查看编译器是否将自己的向量化应用于您的 C++ 代码。）
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其中一些内在函数不对应于单个指令。 AFAIK，
madd实现为add_ps (mul_ps(a,b),c)，除非使用 FMA 内在函数。因此，就指令数量而言，这甚至可能算不上什么胜利。并且有很多依赖。标量代码通常会受益于发出并行浮点指令。也就是说，有更好的 SSE 实现here。 -
@Brett Hale 没错，你看到的一些“指令”实际上是我写的用来模仿子弹代码中使用的宏的宏。无论哪种方式，它都与 Bullet 使用的相同。
标签： c++ optimization sse quaternions