SSE 的整数/浮点值答案

【问题标题】：Integer/Floating points values with SSESSE 的整数/浮点值
【发布时间】：2015-04-21 16:09:14
【问题描述】：

我必须将一个整数向量与另一个整数向量相乘，然后将结果（即整数向量）与浮点值向量相加。

我应该将 MMX 或 SSE4 用于整数，还是仅将 SSE 与所有这些值一起使用（即使有整数？）将整数放入 __m128 寄存器中？

确实，我经常在 __m128 寄存器中使用整数，我不知道我是在浪费时间（隐式转换值）还是同样的事情。

我正在使用 -O3 选项进行编译。

【问题讨论】：

向我们展示你想用一些代码做什么。按照 Paul R 的建议，显示您想要执行的操作的标量代码。

标签： c++ performance sse simd mmx

【解决方案1】：

您可能应该对所有事情都使用 SSE（MMX 只是 SSE 的一个非常过时的前身）。如果您打算主要针对较新的 CPU，那么您甚至可以考虑使用 AVX/AVX2。

首先在标量代码中干净、稳健地实现所有内容，然后对其进行基准测试。标量实现可能足够快，您不需要做任何其他事情。此外，gcc 和其他编译器（例如 clang、ICC 甚至 Visual Studio）在自动矢量化方面变得相当出色，因此您可以“免费”获得满足您性能需求的 SIMD 矢量化代码。但是，如果此时您仍然需要更好的性能，那么您可以开始将标量代码转换为 SSE。保留原始标量实现以进行验证和基准测试 - 在优化代码时很容易引入错误，并且知道优化后的代码比基线代码快多少很有用（您可能正在寻找 2x 和 4x 之间的某个地方SSE 与标量代码相比更快）。

【讨论】：

【解决方案2】：

虽然之前的答案是合理的，但有一个显着的区别 - 数据组织。对于直接 SSE 使用的数据，最好将其组织为数组结构 (SoA)。通常，您的标量代码可能具有围绕结构数组 (AoS) 布局生成的数据。如果是这样的话，从标量到向量的转换会很困难

【讨论】：

我认为在他向我们展示一些代码之前，很难说 OP 应该做什么。