使用 AVX-512 或 AVX-2 对大数据计算 1 位(人口计数) [英] Counting 1 bits (population count) on large data using AVX-512 or AVX-2

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本文介绍了使用 AVX-512 或 AVX-2 对大数据计算 1 位(人口计数)的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一大块内存,比如 256 KiB 或更长.我想计算整个块中 1 位的数量,或者换句话说:将所有字节的人口计数"值相加.

I have a long chunk of memory, say, 256 KiB or longer. I want to count the number of 1 bits in this entire chunk, or in other words: Add up the "population count" values for all bytes.

我知道 AVX-512 有一个 VPOPCNTDQ 指令计算 512 位向量内每个连续 64 位中 1 位的数量,并且 IIANM 应该可以在每个周期发出其中一个(如果有合适的 SIMD 向量寄存器可用) - 但我没有任何经验编写 SIMD 代码(我更像是一个 GPU 人).另外,我不是 100% 确定编译器支持 AVX-512 目标.

I know that AVX-512 has a VPOPCNTDQ instruction which counts the number of 1 bits in each consecutive 64 bits within a 512-bit vector, and IIANM it should be possible to issue one of these every cycle (if an appropriate SIMD vector register is available) - but I don't have any experience writing SIMD code (I'm more of a GPU guy). Also, I'm not 100% sure about compiler support for AVX-512 targets.

在大多数 CPU 上,仍然不(完全)支持 AVX-512;但 AVX-2 是广泛可用的.我找不到类似于 VPOPCNTDQ 的小于 512 位的向量化指令,所以即使从理论上讲,我也不确定如何使用支持 AVX-2 的 CPU 快速计算位;也许存在这样的东西,而我只是以某种方式错过了它?

On most CPUs, still, AVX-512 is not (fully) supported; but AVX-2 is widely-available. I've not been able to find an less-than-512-bit vectorized instruction similar to VPOPCNTDQ, so even theoretically I'm not sure how to count bits fast with AVX-2 capable CPUs; maybe something like this exists and I just missed it somehow?

无论如何,对于两个指令集中的每一个,我都希望有一个简短的 C/C++ 函数 - 要么使用一些 intristics-wrapper 库,要么使用内联汇编.签名是

Anyway, I'd appreciate a short C/C++ function - either using some intristics-wrapper library or with inline assembly - for each of the two instruction sets. The signature is

uint64_t count_bits(void* ptr, size_t size);

注意事项:

推荐答案

AVX-2

@HadiBreis 的评论链接到 文章Wojciech Muła 使用 SSSE3 进行快速人口计数;文章链接到此 GitHub 存储库;并且存储库 具有以下 AVX-2 实施.它基于向量化查找指令,并使用 16 值查找表来查找半字节的位数.

AVX-2

@HadiBreis' comment links to an article on fast population-count with SSSE3, by Wojciech Muła; the article links to this GitHub repository; and the repository has the following AVX-2 implementation. It's based on a vectorized lookup instruction, and using a 16-value lookup table for the bit counts of nibbles.

#   include <immintrin.h>
#   include <x86intrin.h>

std::uint64_t popcnt_AVX2_lookup(const uint8_t* data, const size_t n) {

    size_t i = 0;

    const __m256i lookup = _mm256_setr_epi8(
        /* 0 */ 0, /* 1 */ 1, /* 2 */ 1, /* 3 */ 2,
        /* 4 */ 1, /* 5 */ 2, /* 6 */ 2, /* 7 */ 3,
        /* 8 */ 1, /* 9 */ 2, /* a */ 2, /* b */ 3,
        /* c */ 2, /* d */ 3, /* e */ 3, /* f */ 4,

        /* 0 */ 0, /* 1 */ 1, /* 2 */ 1, /* 3 */ 2,
        /* 4 */ 1, /* 5 */ 2, /* 6 */ 2, /* 7 */ 3,
        /* 8 */ 1, /* 9 */ 2, /* a */ 2, /* b */ 3,
        /* c */ 2, /* d */ 3, /* e */ 3, /* f */ 4
    );

    const __m256i low_mask = _mm256_set1_epi8(0x0f);

    __m256i acc = _mm256_setzero_si256();

#define ITER { 
        const __m256i vec = _mm256_loadu_si256(reinterpret_cast<const __m256i*>(data + i)); 
        const __m256i lo  = _mm256_and_si256(vec, low_mask); 
        const __m256i hi  = _mm256_and_si256(_mm256_srli_epi16(vec, 4), low_mask); 
        const __m256i popcnt1 = _mm256_shuffle_epi8(lookup, lo); 
        const __m256i popcnt2 = _mm256_shuffle_epi8(lookup, hi); 
        local = _mm256_add_epi8(local, popcnt1); 
        local = _mm256_add_epi8(local, popcnt2); 
        i += 32; 
    }

    while (i + 8*32 <= n) {
        __m256i local = _mm256_setzero_si256();
        ITER ITER ITER ITER
        ITER ITER ITER ITER
        acc = _mm256_add_epi64(acc, _mm256_sad_epu8(local, _mm256_setzero_si256()));
    }

    __m256i local = _mm256_setzero_si256();

    while (i + 32 <= n) {
        ITER;
    }

    acc = _mm256_add_epi64(acc, _mm256_sad_epu8(local, _mm256_setzero_si256()));

#undef ITER

    uint64_t result = 0;

    result += static_cast<uint64_t>(_mm256_extract_epi64(acc, 0));
    result += static_cast<uint64_t>(_mm256_extract_epi64(acc, 1));
    result += static_cast<uint64_t>(_mm256_extract_epi64(acc, 2));
    result += static_cast<uint64_t>(_mm256_extract_epi64(acc, 3));

    for (/**/; i < n; i++) {
        result += lookup8bit[data[i]];
    }

    return result;
}

AVX-512

同一个存储库还有一个基于 VPOPCNT 的 AVX-512 实现.在列出它的代码之前,这里是简化且更易读的伪代码:

AVX-512

The same repository also has a VPOPCNT-based AVX-512 implementation. Before listing the code for it, here's the simplified and more readable pseudocode:

  • 对于每个连续的 64 字节序列:

  • For every consecutive sequence of 64 bytes:

  • 将序列加载到 64x8 = 512 位的 SIMD 寄存器中
  • 在该寄存器上执行 8 次 64 位的并行总体计数
  • 将 8 个人口计数结果并行添加到累加器"中;登记持有 8 笔款项

将累加器中的 8 个值相加

Sum up the 8 values in the accumulator

如果尾部小于 64 字节,则以更简单的方式计算其中的位数

If there's a tail of less than 64 bytes, count the bits there in some simpler way

返回主和加上尾和

现在是真正的交易:

#   include <immintrin.h>
#   include <x86intrin.h>

uint64_t avx512_vpopcnt(const uint8_t* data, const size_t size) {
    
    const size_t chunks = size / 64;

    uint8_t* ptr = const_cast<uint8_t*>(data);
    const uint8_t* end = ptr + size;

    // count using AVX512 registers
    __m512i accumulator = _mm512_setzero_si512();
    for (size_t i=0; i < chunks; i++, ptr += 64) {
        
        // Note: a short chain of dependencies, likely unrolling will be needed.
        const __m512i v = _mm512_loadu_si512((const __m512i*)ptr);
        const __m512i p = _mm512_popcnt_epi64(v);

        accumulator = _mm512_add_epi64(accumulator, p);
    }

    // horizontal sum of a register
    uint64_t tmp[8] __attribute__((aligned(64)));
    _mm512_store_si512((__m512i*)tmp, accumulator);

    uint64_t total = 0;
    for (size_t i=0; i < 8; i++) {
        total += tmp[i];
    }

    // popcount the tail
    while (ptr + 8 < end) {
        total += _mm_popcnt_u64(*reinterpret_cast<const uint64_t*>(ptr));
        ptr += 8;
    }

    while (ptr < end) {
        total += lookup8bit[*ptr++];
    }

    return total;
}

lookup8bit 是一个针对字节而不是位的 popcnt 查找表,定义为 此处.正如评论者所指出的,在最后使用 8 位查找表并不是一个好主意,可以改进.

The lookup8bit is a popcnt lookup table for bytes rather than bits, and is defined here. edit: As commenters note, using an 8-bit lookup table at the end is not a very good idea and can be improved on.

这篇关于使用 AVX-512 或 AVX-2 对大数据计算 1 位(人口计数)的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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