小談 CPU 緩存體系
現(xiàn)在的 CPU 依舊采用馮諾伊曼體系,喜歡像傻子一樣從頭執(zhí)行到尾,中途沒有任何的跳轉(zhuǎn)停頓等待。可是現(xiàn)實情況是,大部分程序里面還是少不了 IF ELSE 之類的判斷,循環(huán)就更加得多了。如何優(yōu)化循環(huán)大家可以自己琢磨,其實不難,可以參考一下《高質(zhì)量 C\C++ 編程指南》
現(xiàn)在 CPU 上都有 Level 1 指令緩存(又叫做 L1 Trace )與 Level 1 數(shù)據(jù)緩存( L1 Data Cache )。 PMMX , P2 , P3 為二者都準(zhǔn)備了 16kb ,我的 P4 Northwood (以下簡稱 P4NW )有 8kbL1 數(shù)據(jù)緩存和 12kb 指令緩存。 CPU 讀取 L1 Data Cache 中的數(shù)據(jù)只需要 1 個時鐘周期,速度非常快,應(yīng)該是僅次于寄存器了。數(shù)據(jù)緩存是由 256 或者 512 行 32bytes 組成的,也就是 32bytes 對齊的,而 P4NW 是 64bytes 字節(jié)對齊的,并行 4 路,總共 128 行。當(dāng)你處理的數(shù)據(jù)沒有載入緩存的時候, CPU 將從內(nèi)存讀取緩存行大小的數(shù)據(jù),所以緩存行總是對齊到能被 32 整除的物理地址。 CPU 對 L1 數(shù)據(jù)緩存中的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作是最快速的。所以推薦內(nèi)存地址最起碼是 32byte 對齊的。目前編譯器在這個地方的優(yōu)化已經(jīng)非常好了,一般都是 4byte 對齊,當(dāng)然也都是 32 對齊的。在后面你將會看到, SSE2 要求數(shù)據(jù)是 16 字節(jié)對齊的。
? 緩存類似一個 C++ set 容器,但是不能賦值到一個任意的內(nèi)存地址。每行本身都有 1 個 7bit 大小的關(guān)聯(lián)值( set value )要和目標(biāo)內(nèi)存地址的 5 到 11 位對應(yīng)( 0-4 位已經(jīng)忽略了),也可以理解為,關(guān)聯(lián)值是內(nèi)存段地址的一部分。 PPro 中,有 128 個關(guān)聯(lián)值對應(yīng)到 2 行,所以最多可以為任意的內(nèi)存單元準(zhǔn)備 2 個緩存行。 PMMX P2 P3 P4NW 有 4 個。由于內(nèi)存是分段的,所以說 CPU 只能為, 5-11 位地址相同的內(nèi)存準(zhǔn)備 2 或者 4 個不同的緩存行。如何為兩個內(nèi)存地址賦予相同的關(guān)聯(lián)值呢?把 2 個地址的低 5bit 去掉,這樣就能被 32 整除了。如果這 2 個截斷了的地址都是 4096 ( 1000H )的倍數(shù),那么這兩個地址就有了相同的關(guān)聯(lián)值。
? 讓我們用匯編加深一下印象,假設(shè) ESI 中是 32 對齊的地址。
? ??????????????????????????????????????? AGAIN:? MOV? EAX,? [ESI]
MOV? EBX,? [ESI+13*4096+4]
MOV ?ECX,? [ESI+20*4096+28]
DEC? ?EDX
JNZ ??AGAIN
Oh Year ,這里 3 個地址都有相同的關(guān)聯(lián)值,而且地址跨度都超過了數(shù)據(jù)緩存的大小,可這個循環(huán)在 PPro 上效率會相當(dāng)?shù)汀.?dāng)你想讀取 ECX 的值的時候,將沒有空閑的緩存行了 —— 因為共享一個關(guān)聯(lián)值,而且 2 行已經(jīng)被使用了。此時 CPU 將騰出最近使用的 2 個緩存行,一個已經(jīng)被 EAX 使用。然后 CPU 把這個緩存行用 [ESI+20*4096] 到 [ESI+20*4096+31] 的內(nèi)存數(shù)據(jù)填充,然后從緩存中讀取 ECX 。聽起來好象相當(dāng)?shù)臒┈崱8釉愀獾氖牵?dāng)又需要讀取 EAX 的時候,還需要重復(fù)上述的過程,需要對內(nèi)存緩存來回操作,效率相當(dāng)?shù)牡停踔敛蝗绮挥镁彺妗?墒牵绻覀儼训谌懈某桑?/span>
MOV? ECX,? [ESI+20*4096+32]
哦,不好,看起來,我們的地址超過了 32 ,不能被整除了。可是這樣有了不同的關(guān)聯(lián)值,也就意味著有了 1 個新行,不再共享可憐的 2 個行。這樣一來,對三個寄存器的操作就不需要反復(fù)的用 2 個緩存行進(jìn)行調(diào)度了,各有一個了。嘿嘿,這次只需要 3 個時鐘周期了,而上一個要 60 個周期。這是在 PPro 上的,在后來的 CPU 中都是 4 路的,也就不存在上面的問題了。搞笑的是, Intel 的文檔卻錯誤的說 P2 的緩存是 2 路的。雖然說很少人在用那么古老的 CPU ,可是其中的道理大家應(yīng)該明白。
可是判斷要訪問的部分?jǐn)?shù)據(jù)是否有相同的關(guān)聯(lián)值,也就是關(guān)于緩存是否能夠命中的問題,是相當(dāng)困難的,匯編還好,用高等級語言編譯過的程序鬼知道是否對緩存做過優(yōu)化呢。所以么,推薦,在程序的核心部分,對性能要求最高的部分,先對齊數(shù)據(jù),然后確保使用的單個數(shù)據(jù)塊不要超過緩存大小, 2 個數(shù)據(jù)塊,單個不要超過緩存大小的一半(仔細(xì)想想為什么,因為關(guān)聯(lián)值的問題,可以緩存分為兩部分處理兩塊)。可是大部分情況下,我們都是使用遠(yuǎn)比數(shù)據(jù)緩存大的多的結(jié)構(gòu),以及編譯器自己返回的指針,然后為了優(yōu)化你可能希望把所有頻繁使用的變量放到一個連續(xù)的數(shù)據(jù)塊中以充分利用緩存。我們可以這樣做,把靜態(tài)變量數(shù)值拷貝到棧中的局部變量中,等子函數(shù)或者循環(huán)結(jié)束后再拷貝回來。這樣一來就相當(dāng)于把靜態(tài)變量放入了連續(xù)的地址空間中去。
當(dāng)讀取的數(shù)據(jù)不在 L1 Cache 內(nèi)時, CPU 將要從 L2 Cache 讀取 L1 緩存行大小的數(shù)據(jù)到 L1 里去,大概需要 200ns 的時間(也就是 100Mhz 系統(tǒng)的 20 個時鐘周期),但是直到你能夠使用這些數(shù)據(jù)前,又需要有 50-100ns 的延遲。最糟糕的是,如果數(shù)據(jù)也不在 L2 Cache 中,那么就只能從最慢速的內(nèi)存里讀取了,內(nèi)存的龜速哪能和全速的緩存相比。
好了,關(guān)于緩存的知識可以就此打住了,下面開始講如何優(yōu)化緩存。無非就是 3 種方法,硬件預(yù)取( Prefetch )、軟件預(yù)取、使用緩存指令。關(guān)于預(yù)取的注意事項主要有這些:
<!--[if !supportLists]--> 1、? <!--[endif]--> 合理安排內(nèi)存的數(shù)據(jù),使用塊結(jié)構(gòu),提高緩存命中率。
<!--[if !supportLists]--> 2、? <!--[endif]--> 使用編譯器提供的預(yù)取指令。比如ICC中的_mm_prefetch _mm_stream,甚至_mm_load等比較“傳統(tǒng)”的指令。
<!--[if !supportLists]--> 3、? <!--[endif]--> 盡可能少的使用全局的變量或者指針。
<!--[if !supportLists]--> 4、? <!--[endif]--> 程序盡可能少的進(jìn)行判斷跳轉(zhuǎn)循環(huán)。
<!--[if !supportLists]--> 5、? <!--[endif]--> 使用const標(biāo)記,不要在代碼中混合register聲明。
不過要提醒一句,真正提高程序效率的方法不是那種,從頭到尾由于外科手術(shù)般的解剖,一個一個地方的優(yōu)化,請抓住程序最核心的部分進(jìn)行優(yōu)化,記住 80-20 規(guī)則。
使用 SIMD
先復(fù)習(xí)一下對齊指令, __declspec(aliagn(#)) , # 替換為字節(jié)數(shù)。比如想聲明一個 16 字結(jié)對齊的浮點(diǎn)數(shù)組, __declspec(aliagn(16)) float Array[128] 。需要注意的是,最好充分了解你 CPU 的類型,支持哪些指令集。 SIMD 主要使用在需要同時操作大量數(shù)據(jù)的工作領(lǐng)域,比如 3D 圖形處理(游戲),物理建模( CAD ),加密,以及科學(xué)計算領(lǐng)域。據(jù)我所知,目前 GPGPU 也是使用 SIMD 的代表之一。
MMX
主要特性: 57 條指令, 64bit 的 FP 寄存器 MM0-MM7 ,對齊到 8 個 80bit 的 FP 寄存器 ST0-ST7 。需要數(shù)據(jù) 8 字節(jié)對齊,也就是使用 Packed 數(shù)字。
PS :這里冒出了一個問題,為什么 Intel 要把 MMX 的寄存器和 FPU 的寄存器混合起來使用呢?因為這里牽涉到一個 FPU 狀態(tài)切換問題,后面會提到,當(dāng)你在一段代碼中又要用到 MMX 指令又要用到傳統(tǒng)的 FPU 指令,那么需要保存 FPU 狀態(tài),或者退出 MMX 。可是這種操作對于 FPU 來說非常昂貴,而且對于多任務(wù)操作系統(tǒng)來說,近乎于不可能完成的任務(wù) —— 同時有許多程序,有些需要 MMX ,有些不需要,而正確地進(jìn)行調(diào)度會變得非常困難。所以 Intel 將保存狀態(tài)的工作完全交給了 CPU 自己,軟件人員無須作太多這方面的工作,這樣一來,就向前向后兼容了多任務(wù)操作系統(tǒng),比如 Windows 和 Linux 。后來隨著操作系統(tǒng)和 CPU 的不斷升級,操作系統(tǒng)開發(fā)人員發(fā)布了一個補(bǔ)丁包,就可以讓操作系統(tǒng)使用新的寄存器。這時人們都發(fā)現(xiàn) Intel 的這種做法是相當(dāng)短視的,這可以當(dāng)作一個重大的失誤。后來 Intel 通過引入了新的浮點(diǎn)指令集,這時才加入 XMM 寄存器。可造成這段故事的原因卻根本不是技術(shù)問題,保證兼容性也是一個方面,總之真的說不清楚。你只要記得無法同時使用 MMX 與 FPU 就可以了, CPU 要進(jìn)行模式切換。
SSE1
主要特性: 128bit 的 FP 寄存器 XMM0-XMM7 。增加了數(shù)據(jù)預(yù)取指令。額外的 64bit 整數(shù)支持。支持同時處理 4 個單精度浮點(diǎn)數(shù),也就是 C\C++ 里的 float 。
適用范圍:多媒體信號處理
SSE2
主要特性: 128bit 的 FP 寄存器支持處理同時處理 2 個雙精度 double 浮點(diǎn)數(shù),以及 16byte 8word 4dword 2quadword 整數(shù)。
適用范圍: 3D 處理 語音識別 視頻編碼解碼
SSE3
主要特性:增加支持非對稱 asymmetric 和水平 horizontal 計算的 SIMD 指令。為 SIMD 提供了一條特殊的寄存器 load 指令。線程同步指令。
適用范圍:科學(xué)計算
多線程程序
手頭工具
1 、選擇一個合適的編譯器,推薦用 Intel C++ Compiler (以下簡稱 ICC ),以及 Visual Studio .NET 2003 及以上 IDE 附帶的 C++ 編譯器。同時, Microsoft C++ Compiler 也支持 AMD 的 3DNow 。 GCC C++ Compiler 沒有測試。
2
、
Intel
以及
AMD
的匯編指令集手冊。這個是必需的,強(qiáng)烈建議每個C++ Coder人手準(zhǔn)備一份。
使用范例:
向量乘法在 3D 處理中非常非常多,多半用于計算單位矢量的夾角。
我們先定義一個頂點(diǎn)結(jié)構(gòu)。
???? float ?x,y,z,w;
};
w是其次坐標(biāo)系的參數(shù),處理向量的時候不需要用到。我的函數(shù)是這樣的:
{
????Vertex?tmp;
????__asm{
????????MOV?EAX,[v1];
????????MOVAPS?XMM0,[EAX];
????????MOV?EAX,[v2];
????????MOVAPS?XMM1,[EAX];
????????MULPS?XMM0,XMM1;
????????MOVAPS?tmp,XMM0;
????};
???? return ?tmp.x? + ?tmp.y? + ?tmp.z;
};
??? VC中反匯編之:
?2? {
?3? 0041C690??push????????ebx??
?4? 0041C691??mov?????????ebx,esp?
?5?0041C693??sub?????????esp,8 ?
?6? 0041C696??and?????????esp,0FFFFFFF0h?
?7?0041C699??add?????????esp,4 ?
?8? 0041C69C??push????????ebp??
?9?0041C69D??mov?????????ebp,dword?ptr?[ebx+4 ]?
10?0041C6A0??mov?????????dword?ptr?[esp+4 ],ebp?
11? 0041C6A4??mov?????????ebp,esp?
12? 0041C6A6??sub?????????esp,0E8h?
13? 0041C6AC??push????????esi??
14? 0041C6AD??push????????edi??
15?0041C6AE??lea?????????edi,[ebp- 0E8h]?
16? 0041C6B4??mov?????????ecx,3Ah?
17? 0041C6B9??mov?????????eax,0CCCCCCCCh?
18? 0041C6BE??rep?stos????dword?ptr?[edi]?
19? ????Vertex?tmp;
20? ????__asm{
21? ????????MOV?EAX,[v1];
22? 0041C6C0??mov?????????eax,dword?ptr?[v1]?
23? ????????MOVAPS?XMM0,[EAX];
24? 0041C6C3??movaps??????xmm0,xmmword?ptr?[eax]?
25? ????????MOV?EAX,[v2];
26? 0041C6C6??mov?????????eax,dword?ptr?[v2]?
27? ????????MOVAPS?XMM1,[EAX];
28? 0041C6C9??movaps??????xmm1,xmmword?ptr?[eax]?
29? ????????MULPS?XMM0,XMM1;
30? 0041C6CC??mulps???????xmm0,xmm1?
31? ????????MOVAPS?tmp,XMM0;
32? 0041C6CF??movaps??????xmmword?ptr?[tmp],xmm0?
33? ????};
34?????return?tmp.x?+?tmp.y?+ ?tmp.z;
35? 0041C6D3??fld?????????dword?ptr?[tmp]?
36?0041C6D6??fadd????????dword?ptr?[ebp- 1Ch]?
37?0041C6D9??fadd????????dword?ptr?[ebp- 18h]?
38?};
??? 這種頂點(diǎn)格式稱為AoS(Array of structure),這種結(jié)構(gòu)的好處是,能夠和現(xiàn)有的程序結(jié)構(gòu),比如D3D中的FVF頂點(diǎn)格式,和GL中的頂點(diǎn)格式。但是,由于許多情況下,并沒有使用第四各浮點(diǎn)數(shù),這就讓SIMD指令浪費(fèi)了25%的性能。于是有了SoA格式,讓我們重新來過。
??? 我借用了一下上面一個結(jié)構(gòu)的指令,還是沒有用_mm_128格式,讓大家看得清楚一些:
????? float ?x[ 4 ],y[ 4 ],z[ 4 ],w[ 4 ];
};
?2? {
?3? ????Vertex?tmp1,tmp2;
?4? ????__asm{
?5? ????????MOV?ECX,v1;
?6? ????????MOV?EDX,v2;
?7?
?8? ????????MOVAPS?XMM7,[ECX];
?9?????????MOVAPS?XMM6,[ECX+16 ];
10?????????MOVAPS?XMM5,[ECX+32 ];
11?????????MOVAPS?XMM4,[ECX+48 ];
12? ????????MOVAPS?XMM0,XMM7;
13? ????????UNPCKLPS?XMM7,XMM6;
14? ????????MOVLPS?[EDX],XMM7;
15?????????MOVHPS?[EDX+16 ],XMM7;
16? ????????UNPCKHPS?XMM0,XMM6;
17?????????MOVLPS?[EDX+32 ],XMM0;
18?????????MOVHPS?[EDX+48 ],XMM0;
19?
20? ????????MOVAPS?XMM0,XMM5;
21? ????????UNPCKLPS?XMM5,XMM4;
22? ????????UNPCKHPS?XMM0,XMM4;
23?????????MOVLPS?[EDX+8 ],XMM5;
24?????????MOVHPS?[EDX+24 ],XMM5;
25?????????MOVLPS?[EDX+40 ],XMM0;
26?????????MOVHPS?[EDX+56 ],XMM0;
27?
28? ????????MOVAPS?XMM3,[EDX];
29?????????MOVAPS?XMM2,[EDX+16 ];
30?????????MOVAPS?XMM1,[EDX+32 ];
31?????????MOVAPS?XMM0,[EDX+48 ];
32?
33? ????????MULPS?XMM3,XMM2;
34? ????????MULPS?XMM1,XMM0;
35? ????????MOVAPS?tmp2,XMM1;
36? ????????MOVAPS?tmp1,XMM3;
37? ????};
38?????result[0]?=?tmp1.x?+?tmp1.y?+ ?tmp1.z;
39?????result[1]?=?tmp2.x?+?tmp2.y?+ ?tmp2.z;
40?};
??? 通過上面的演示,想必大家已經(jīng)對SIMD有了個直觀地認(rèn)識,其實在自己的代碼中加入這些是非常方便與容易的。雖然說現(xiàn)在的CPU性能已經(jīng)提高了許多,性能也強(qiáng)了許多,可是在諸多對性能要求高的地方,還是非常烤煙程序員的水平的。