g ++ SSE intrinsics дилемма - оценивает от внутреннего, “насыщает”

Я записал простую программу для реализации SSE intrinsics для вычислений внутреннего продукта двух больших (100000 или больше элементов) векторы. Программа сравнивает время выполнения для обоих, внутренний продукт вычислил стандартный путь и использующий intrinsics. Все удается прекрасный, пока я не вставляю (просто ради удовольствия) внутренний цикл перед оператором, который вычисляет внутренний продукт. Прежде чем я пойду далее, вот код:

    //this is a sample Intrinsics program to compute inner product of two vectors and compare Intrinsics with traditional method of doing things.

        #include <iostream>
        #include <iomanip>
        #include <xmmintrin.h>
        #include <stdio.h>
        #include <time.h>
        #include <stdlib.h>
        using namespace std;

        typedef float v4sf __attribute__ ((vector_size(16)));

        double innerProduct(float* arr1, int len1, float* arr2, int len2) {  //assume len1 = len2.

          float result = 0.0;
          for(int i = 0; i < len1; i++) {
            for(int j = 0; j < len1; j++) {
              result += (arr1[i] * arr2[i]);
            }
          }

         //float y = 1.23e+09;
         //cout << "y = " << y << endl;
         return result;
        }

        double sse_v4sf_innerProduct(float* arr1, int len1, float* arr2, int len2) { //assume that len1 = len2.

          if(len1 != len2) {
            cout << "Lengths not equal." << endl;
            exit(1);
          }

          /*steps:
         * 1. load a long-type (4 float) into a v4sf type data from both arrays.
         * 2. multiply the two.
         * 3. multiply the same and store result.
         * 4. add this to previous results.
         */

          v4sf arr1Data, arr2Data, prevSums, multVal, xyz;
          //__builtin_ia32_xorps(prevSums, prevSums);   //making it equal zero.
         //can explicitly load 0 into prevSums using loadps or storeps (Check).

          float temp[4] = {0.0, 0.0, 0.0, 0.0};
          prevSums = __builtin_ia32_loadups(temp);
          float result = 0.0;

          for(int i = 0; i < (len1 - 3); i += 4) {
            for(int j = 0; j < len1; j++) {
            arr1Data = __builtin_ia32_loadups(&arr1[i]);
            arr2Data = __builtin_ia32_loadups(&arr2[i]);  //store the contents of two arrays.
            multVal = __builtin_ia32_mulps(arr1Data, arr2Data);   //multiply.
            xyz = __builtin_ia32_addps(multVal, prevSums);
            prevSums = xyz;
          }
         }
          //prevSums will hold the sums of 4 32-bit floating point values taken at a time. Individual entries in prevSums also need to be added.
          __builtin_ia32_storeups(temp, prevSums);  //store prevSums into temp.

           cout << "Values of temp:" << endl;
           for(int i = 0; i < 4; i++)
             cout << temp[i] << endl;

          result += temp[0] + temp[1] + temp[2] + temp[3];

        return result;
        }

        int main() {
          clock_t begin, end;
          int length = 100000;
          float *arr1, *arr2;
          double result_Conventional, result_Intrinsic;

 //         printStats("Allocating memory.");
          arr1 = new float[length];
          arr2 = new float[length];
 //         printStats("End allocation.");

          srand(time(NULL));  //init random seed.
 //         printStats("Initializing array1 and array2");
          begin = clock();
          for(int i = 0; i < length; i++) {
         //   for(int j = 0; j < length; j++) {
          //    arr1[i] = rand() % 10 + 1;
                arr1[i] = 2.5;
           //    arr2[i] = rand() % 10 - 1;
                arr2[i] = 2.5;
         //   }
          }
          end = clock();
          cout << "Time to initialize array1 and array2 = " << ((double) (end - begin)) / CLOCKS_PER_SEC << endl;
  //        printStats("Finished initialization.");

    //      printStats("Begin inner product conventionally.");
          begin = clock();
          result_Conventional = innerProduct(arr1, length, arr2, length);
          end = clock();
          cout << "Time to compute inner product conventionally = " << ((double) (end - begin)) / CLOCKS_PER_SEC << endl;
    //      printStats("End inner product conventionally.");

      //    printStats("Begin inner product using Intrinsics.");
          begin = clock();
          result_Intrinsic = sse_v4sf_innerProduct(arr1, length, arr2, length);
          end = clock();
          cout << "Time to compute inner product with intrinsics = " << ((double) (end - begin)) / CLOCKS_PER_SEC << endl;
          //printStats("End inner product using Intrinsics.");

          cout << "Results: " << endl;
          cout << " result_Conventional = " << result_Conventional << endl;
          cout << " result_Intrinsics = " << result_Intrinsic << endl;
        return 0;
        }

Я использую следующий g ++ вызов для создания этого:

 g++ -W -Wall -O2 -pedantic -march=i386 -msse intrinsics_SSE_innerProduct.C -o innerProduct  

Каждый из циклов выше, в обоих функции, выполняет в общей сложности времена N^2. Однако, учитывая, что arr1 и arr2 (два вектора с плавающей точкой) загружаются значением 2.5, длина массива 100,000, результат в обоих случаях должен быть 6.25e+10. Результаты, которые я получаю:

Результаты:
result_Conventional = 6.25e+10
result_Intrinsics = 5.36871e+08

Это не все. Кажется, что значение, возвращенное от функции, которая использует intrinsics, "насыщает" в значении выше. Я пытался поместить другие значения для элементов массива и различных размеров также. Но кажется, что любое значение выше 1.0 для содержания массива и любого размера выше 1000 встречается с тем же значением, которое мы видим выше.

Первоначально, я думал, что это могло бы быть, потому что все операции в SSE находятся в плавающей точке, но плавающая точка должна смочь сохранить число, которое имеет порядок e+08.

Я пытаюсь видеть, где я мог идти не так, как надо, но, может казаться, не понимаю это. Я использую g ++ версия: g ++ (GCC) 4.4.1 20090725 (Red Hat 4.4.1-2).

Любая справка на этом приветствуется.

Спасибо,
Sriram.

5
задан Sriram 1 June 2010 в 06:00
поделиться

1 ответ

Проблема, с которой вы столкнулись, заключается в том, что хотя float может хранить 6.25e+10, он имеет точность только в несколько значащих цифр.

Это означает, что когда вы строите большое число, складывая множество маленьких чисел понемногу за раз, вы достигаете точки, где меньшее число меньше, чем самая младшая цифра точности в большем числе, поэтому сложение не дает никакого эффекта.

Что касается того, почему вы не получаете такого поведения в неинтринсивной версии, вероятно, переменная result хранится в регистре, который использует более высокую точность, чем фактическое хранение float, поэтому она не усекается до точности float на каждой итерации цикла. Чтобы убедиться в этом, нужно посмотреть на сгенерированный ассемблерный код.

5
ответ дан 14 December 2019 в 19:03
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: