跨平台使用Intrinsic函数

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-09-19 01:29 301阅读 0赞

# 一、问题背景 #

最初，我们只能使用汇编语言来编写SIMD代码。不仅写起来很麻烦，而且易读性、可维护性、移植性都较差。  
　　不久，VC、GCC等编译器相继支持了Intrinsic函数，使我们可以摆脱汇编，利用C语言来调用SIMD指令集，大大提高了易读性和可维护。而且移植性也有提高，能在同一编译器上实现32位与64位的平滑过渡。  
　　但当代码在另一种编译器编译时，会遇到一些问题而无法编译。甚至在使用同一种编译器的不同版本时，也会遇到无法编译问题。

首先是整数类型问题——  
　　传统C语言的short、int、long等整数类型是与平台相关的，不同平台上的位长是不同的（例如Windows是LLP64模型，Linux、Mac等Unix系统多采用LP64模型）。而使用SSE等SIMD指令集时需要精确计算数据的位数，不同位长的数据必须使用不同的指令来处理。  
　　有一个解决办法，就是使用C99标准中stdint.h所提供的指定位长的整数类型。GCC对C99标准支持性较好，而VC的步骤很慢，貌似直到VC2010才支持stdint.h。而很多时候我们为了兼容旧代码，不得不使用VC6等老版本的VC编译器。

其次是Intrinsic函数的头文件问题，不同编译器所使用的头文件不同——  
　　对于早期版本VC，需要根据具体的指令集需求，手动引入mmintrin.h、xmmintrin.h等头文件。对于VC2005或更高版本，引入intrin.h就行了，它会自动引入当前编译器所支持的所有Intrinsic头文件。  
　　对于早期版本GCC，也是手动引入mmintrin.h、xmmintrin.h等头文件。而对于高版本的GCC，引入x86intrin.h就行了，它会自动引入当前编译环境所允许的Intrinsic头文件。

再次是当前编译环境下的Intrinsic函数集支持性问题——  
　　对于VC来说，VC6支持MMX、3DNow!、SSE、SSE2，然后更高版本的VC支持更多的指令集。但是，VC没有提供检测Intrinsic函数集支持性的办法。例如你在VC2010上编写了一段使用了AVX Intrinsic函数的代码，但拿到VC2005上就不能通过编译了。其次，VC不支持64位下的MMX，这让一些老程序迁徙到64位版时遭来了一些麻烦。  
　　而对于GCC来说，它使用-mmmx、-msse等编译器开关来启用各种指令集，同时定义了对应的 \_\_MMX\_\_、\_\_SSE\_\_等宏，然后x86intrin.h会根据这些宏来声明相应的Intrinsic函数集。\_\_MMX\_\_、\_\_SSE\_\_等宏可以帮助我们判断Intrinsic函数集是否支持，但这只是GCC的专用功能。  
　　此外还有一些细节问题，例如某些Intrinsic函数仅在64下才能使用、有些老版本编译器的头文件缺少某个Intrinsic函数。所以我们希望有一种统一的方式来判断Intrinsic函数集的支持性。

除了编译期间的问题外，还有运行期间的问题——  
　　在运行时，怎么检测当前处理器支持哪些指令集？  
　　虽然X86体系提供了用来检测处理器的CPUID指令，但它没有规范的Intrinsic函数，在不同的编译器上的用法不同。  
　　而且X86体系有很多种指令集，每种指令集具体的检测方法是略有区别的。尤其是SSE、AVX这样的SIMD指令集是需要操作系统配合才能正常使用的，所以在CPUID检查通过后，还需要进一步验证。

#    二、范例讲解 #

## 2.1 事先准备 ##

为了解决上面提到的问题，我编写了三个模块——  
stdint：智能支持C99的stdint.h，解决整数类型问题。最新版的地址是 [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/08/08/c99int.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_08_08_c99int.html] 。  
zintrin：在编译时检测Intrinsic函数集支持性，并自动引入相关头文件、修正细节问题。最新版的地址是[http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/01/zintrin\_v101.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_01_zintrin_v101.html] 。  
ccpuid：在编译时检测指令集的支持性。最新版的地址是 [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/13/ccpuid\_v103.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_13_ccpuid_v103.html] 。

这三个模块的纯C版就是一个头文件，用起来很方便，将它们放在项目中，直接\#include就行了。例如——

#define __STDC_LIMIT_MACROS    1    // C99整数范围常量. [纯C程序可以不用, 而C++程序必须定义该宏.]
    
    #include "zintrin.h"
    #include "ccpuid.h"

因为stdint.h会被zintrin.h或ccpuid.h引用，所以不需要手动引入它。  
　　因为它们用到了C99整数范围常量，所以应该在程序的最前面定义\_\_STDC\_LIMIT\_MACROS宏（或者可以在项目配置、编译器命令行等位置进行配置）。根据C99规范，纯C程序可以不用, 而C++程序必须定义该宏。本文为了演示，定义了该宏。

##    2.2 C语言版 ##

我们先用C语言编写一个基本的单精度浮点数组求和函数——

![复制代码][copycode.gif]

// 单精度浮点数组求和_基本版.
    //
    // result: 返回数组求和结果.
    // pbuf: 数组的首地址.
    // cntbuf: 数组长度.
    float sumfloat_base(const float* pbuf, size_t cntbuf)
    {
        float s = 0;    // 求和变量.
        size_t i;
        for(i=0; i<cntbuf; ++i)
        {
            s += pbuf[i];
        }
        return s;
    }

![复制代码][copycode.gif]

该函数很容易理解——先将返回值赋初值0，然后循环加上数组中每一项的值。

##    2.3 SSE版 ##

### 2.3.1 SSE普通版 ###

SSE寄存器是128位的，对应\_\_m128类型，它能一次能处理4个单精度浮点数。  
　　很多SSE指令要求内存地址按16字节对齐。本文为了简化，假定浮点数组的首地址是总是16字节对齐的，仅需要考虑数组长度不是4的整数倍问题。  
　　因使用了SSE Intrinsic函数，我们可以根据zintrin.h所提供的INTRIN\_SSE宏进行条件编译。  
　　代码如下——

![复制代码][copycode.gif]

#ifdef INTRIN_SSE
    // 单精度浮点数组求和_SSE版.
    float sumfloat_sse(const float* pbuf, size_t cntbuf)
    {
        float s = 0;    // 求和变量.
        size_t i;
        size_t nBlockWidth = 4;    // 块宽. SSE寄存器能一次处理4个float.
        size_t cntBlock = cntbuf / nBlockWidth;    // 块数.
        size_t cntRem = cntbuf % nBlockWidth;    // 剩余数量.
        __m128 xfsSum = _mm_setzero_ps();    // 求和变量。[SSE] 赋初值0
        __m128 xfsLoad;    // 加载.
        const float* p = pbuf;    // SSE批量处理时所用的指针.
        const float* q;    // 将SSE变量上的多个数值合并时所用指针.
    
        // SSE批量处理.
        for(i=0; i<cntBlock; ++i)
        {
            xfsLoad = _mm_load_ps(p);    // [SSE] 加载
            xfsSum = _mm_add_ps(xfsSum, xfsLoad);    // [SSE] 单精浮点紧缩加法
            p += nBlockWidth;
        }
        // 合并.
        q = (const float*)&xfsSum;
        s = q[0] + q[1] + q[2] + q[3];
    
        // 处理剩下的.
        for(i=0; i<cntRem; ++i)
        {
            s += p[i];
        }
    
        return s;
    }
    
    #endif    // #ifdef INTRIN_SSE

![复制代码][copycode.gif]

上述代码大致可分为四个部分——  
1. 变量定义与初始化。  
2. SSE批量处理。即对前面能凑成4个一组的数据，利用SSE的128位宽度同时对4个数累加。  
3. 合并。将\_\_m128上的多个数值合并到求和变量。因考虑某些编译器不能直接使用“.”来访问\_\_m128变量中的数据，于是利用指针q来访问xfsSum中的数据。  
4. 处理剩下的。即对尾部不能凑成4个一组的数据，采用基本的逐项相加算法。

上述代码总共用到了3个SSE Intrinsic函数——  
\_mm\_setzero\_ps：对应XORPS指令。将\_\_m128上的每一个单精度浮点数均赋0值，伪代码：for(i=0;i<4;++i) C\[i\]=0.0f。  
\_mm\_load\_ps：对应MOVPS指令。从内存中对齐加载4个单精度浮点数到\_\_m128变量，伪代码：for(i=0;i<4;++i) C\[i\]=\_A\[i\]。  
\_mm\_add\_ps：对应ADDPS指令。相加，即对2个\_\_m128变量的4个单精度浮点数进行垂直相加，伪代码：for(i=0;i<4;++i) C\[i\]=A\[i\]+B\[i\]。

###    2.3.2 SSE四路循环展开版 ###

循环展开可以降低循环开销，提高指令级并行性能。  
　　一般来说，四路循环展开就差不多够了。我们可以很方便的将上一节的代码改造为四路循环展开版——

![复制代码][copycode.gif]

// 单精度浮点数组求和_SSE四路循环展开版.
    float sumfloat_sse_4loop(const float* pbuf, size_t cntbuf)
    {
        float s = 0;    // 返回值.
        size_t i;
        size_t nBlockWidth = 4*4;    // 块宽. SSE寄存器能一次处理4个float，然后循环展开4次.
        size_t cntBlock = cntbuf / nBlockWidth;    // 块数.
        size_t cntRem = cntbuf % nBlockWidth;    // 剩余数量.
        __m128 xfsSum = _mm_setzero_ps();    // 求和变量。[SSE] 赋初值0
        __m128 xfsSum1 = _mm_setzero_ps();
        __m128 xfsSum2 = _mm_setzero_ps();
        __m128 xfsSum3 = _mm_setzero_ps();
        __m128 xfsLoad;    // 加载.
        __m128 xfsLoad1;
        __m128 xfsLoad2;
        __m128 xfsLoad3;
        const float* p = pbuf;    // SSE批量处理时所用的指针.
        const float* q;    // 将SSE变量上的多个数值合并时所用指针.
    
        // SSE批量处理.
        for(i=0; i<cntBlock; ++i)
        {
            xfsLoad = _mm_load_ps(p);    // [SSE] 加载.
            xfsLoad1 = _mm_load_ps(p+4);
            xfsLoad2 = _mm_load_ps(p+8);
            xfsLoad3 = _mm_load_ps(p+12);
            xfsSum = _mm_add_ps(xfsSum, xfsLoad);    // [SSE] 单精浮点紧缩加法
            xfsSum1 = _mm_add_ps(xfsSum1, xfsLoad1);
            xfsSum2 = _mm_add_ps(xfsSum2, xfsLoad2);
            xfsSum3 = _mm_add_ps(xfsSum3, xfsLoad3);
            p += nBlockWidth;
        }
        // 合并.
        xfsSum = _mm_add_ps(xfsSum, xfsSum1);    // 两两合并(0~1).
        xfsSum2 = _mm_add_ps(xfsSum2, xfsSum3);    // 两两合并(2~3).
        xfsSum = _mm_add_ps(xfsSum, xfsSum2);    // 两两合并(0~3).
        q = (const float*)&xfsSum;
        s = q[0] + q[1] + q[2] + q[3];
    
        // 处理剩下的.
        for(i=0; i<cntRem; ++i)
        {
            s += p[i];
        }
    
        return s;
    }

![复制代码][copycode.gif]

##    2.4 AVX版 ##

### 2.4.1 AVX普通版 ###

AVX寄存器是256位的，对应\_\_m256类型，它能一次能处理8个单精度浮点数。  
　　很多AVX指令要求内存地址按32字节对齐。本文为了简化，假定浮点数组的首地址是总是32字节对齐的，仅需要考虑数组长度不是8的整数倍问题。  
　　因使用了AVX Intrinsic函数，我们可以根据zintrin.h所提供的INTRIN\_AVX宏进行条件编译。

代码如下——

![复制代码][copycode.gif]

#ifdef INTRIN_AVX
    // 单精度浮点数组求和_AVX版.
    float sumfloat_avx(const float* pbuf, size_t cntbuf)
    {
        float s = 0;    // 求和变量.
        size_t i;
        size_t nBlockWidth = 8;    // 块宽. AVX寄存器能一次处理8个float.
        size_t cntBlock = cntbuf / nBlockWidth;    // 块数.
        size_t cntRem = cntbuf % nBlockWidth;    // 剩余数量.
        __m256 yfsSum = _mm256_setzero_ps();    // 求和变量。[AVX] 赋初值0
        __m256 yfsLoad;    // 加载.
        const float* p = pbuf;    // AVX批量处理时所用的指针.
        const float* q;    // 将AVX变量上的多个数值合并时所用指针.
    
        // AVX批量处理.
        for(i=0; i<cntBlock; ++i)
        {
            yfsLoad = _mm256_load_ps(p);    // [AVX] 加载
            yfsSum = _mm256_add_ps(yfsSum, yfsLoad);    // [AVX] 单精浮点紧缩加法
            p += nBlockWidth;
        }
        // 合并.
        q = (const float*)&yfsSum;
        s = q[0] + q[1] + q[2] + q[3] + q[4] + q[5] + q[6] + q[7];
    
        // 处理剩下的.
        for(i=0; i<cntRem; ++i)
        {
            s += p[i];
        }
    
        return s;
    }
    
    #endif    // #ifdef INTRIN_AVX

![复制代码][copycode.gif]

由上可见，将SSE Intrinsic代码（sumfloat\_sse）升级为 AVX Intrinsic代码（sumfloat\_avx）是很容易的——  
1. 升级数据类型，将\_\_m128升级成了\_\_m256。  
2. 升级Intrinsic函数，在函数名中加入255。例如\_mm\_setzero\_ps、\_mm\_load\_ps、\_mm\_add\_ps，对应的AVX版函数是 \_mm256\_setzero\_ps、\_mm256\_load\_ps、\_mm256\_add\_ps。  
3. 因位宽翻倍，地址计算与数据合并的代码需稍加改动。

当使用VC2010编译含有AVX的代码时，VC会提醒你——  
warning C4752: 发现 Intel(R) 高级矢量扩展；请考虑使用 /arch:AVX

目前“/arch:AVX”尚未整合到项目属性的“C++\\代码生成\\启用增强指令集”中，需要手动在项目属性的“C++\\命令行”的附加选项中加上“/arch:AVX”——

![2012102222004895.png][]

详见MSDN——  
[http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/7t5yh4fd(v=vs.100).aspx][http_msdn.microsoft.com_zh-cn_library_7t5yh4fd_v_vs.100_.aspx]  
在 Visual Studio 中设置 /arch:AVX 编译器选项  
1.打开项目的“属性页”对话框。 有关更多信息，请参见 如何：打开项目属性页。  
2.单击“C/C++”文件夹。  
3.单击“命令行”属性页。  
4.在“附加选项”框中添加 /arch:AVX。

###    2.4.2 AVX四路循环展开版 ###

同样的，我们可以编写AVX四路循环展开版——

![复制代码][copycode.gif]

// 单精度浮点数组求和_AVX四路循环展开版.
    float sumfloat_avx_4loop(const float* pbuf, size_t cntbuf)
    {
        float s = 0;    // 求和变量.
        size_t i;
        size_t nBlockWidth = 8*4;    // 块宽. AVX寄存器能一次处理8个float，然后循环展开4次.
        size_t cntBlock = cntbuf / nBlockWidth;    // 块数.
        size_t cntRem = cntbuf % nBlockWidth;    // 剩余数量.
        __m256 yfsSum = _mm256_setzero_ps();    // 求和变量。[AVX] 赋初值0
        __m256 yfsSum1 = _mm256_setzero_ps();
        __m256 yfsSum2 = _mm256_setzero_ps();
        __m256 yfsSum3 = _mm256_setzero_ps();
        __m256 yfsLoad;    // 加载.
        __m256 yfsLoad1;
        __m256 yfsLoad2;
        __m256 yfsLoad3;
        const float* p = pbuf;    // AVX批量处理时所用的指针.
        const float* q;    // 将AVX变量上的多个数值合并时所用指针.
    
        // AVX批量处理.
        for(i=0; i<cntBlock; ++i)
        {
            yfsLoad = _mm256_load_ps(p);    // [AVX] 加载.
            yfsLoad1 = _mm256_load_ps(p+8);
            yfsLoad2 = _mm256_load_ps(p+16);
            yfsLoad3 = _mm256_load_ps(p+24);
            yfsSum = _mm256_add_ps(yfsSum, yfsLoad);    // [AVX] 单精浮点紧缩加法
            yfsSum1 = _mm256_add_ps(yfsSum1, yfsLoad1);
            yfsSum2 = _mm256_add_ps(yfsSum2, yfsLoad2);
            yfsSum3 = _mm256_add_ps(yfsSum3, yfsLoad3);
            p += nBlockWidth;
        }
        // 合并.
        yfsSum = _mm256_add_ps(yfsSum, yfsSum1);    // 两两合并(0~1).
        yfsSum2 = _mm256_add_ps(yfsSum2, yfsSum3);    // 两两合并(2~3).
        yfsSum = _mm256_add_ps(yfsSum, yfsSum2);    // 两两合并(0~3).
        q = (const float*)&yfsSum;
        s = q[0] + q[1] + q[2] + q[3] + q[4] + q[5] + q[6] + q[7];
    
        // 处理剩下的.
        for(i=0; i<cntRem; ++i)
        {
            s += p[i];
        }
    
        return s;
    }

![复制代码][copycode.gif]

## 2.5 测试框架 ##

### 2.5.1 测试所用的数组 ###

首先考虑一下测试所用的数组的长度应该是多少比较好。  
　　为了避免内存带宽问题，这个数组最好能放在L1 Data Cache中。现在的处理器的L1 Data Cache一般是32KB，为了保险最好再除以2，那么数组的长度应该是 32KB/(2\*sizeof(float))=4096。  
　　其次考虑内存对齐问题，avx要求32字节对齐。我们可以定义一个ATTR\_ALIGN宏来统一处理变量的内存对齐问题。  
　　该数组定义如下——

![复制代码][copycode.gif]

// 变量对齐.
    #ifndef ATTR_ALIGN
    #  if defined(__GNUC__)    // GCC
    #    define ATTR_ALIGN(n)    __attribute__((aligned(n)))
    #  else    // 否则使用VC格式.
    #    define ATTR_ALIGN(n)    __declspec(align(n))
    #  endif
    #endif    // #ifndef ATTR_ALIGN
    
    
    #define BUFSIZE    4096    // = 32KB{L1 Cache} / (2 * sizeof(float))
    ATTR_ALIGN(32) float buf[BUFSIZE];

![复制代码][copycode.gif]

###    2.5.2 测试函数 ###

如果为每一个函数都编写一套测试代码，那不仅代码量大，而且不易维护。  
　　可以考虑利用函数指针来实现一套测试框架。  
　　因sumfloat\_base等函数的签名是一致的，于是可以定义这样的一种函数指针——  
// 测试时的函数类型  
typedef float (\*TESTPROC)(const float\* pbuf, size\_t cntbuf);

然后再编写一个对TESTPROC函数指针进行测试的函数——

![复制代码][copycode.gif]

// 进行测试
    void runTest(const char* szname, TESTPROC proc)
    {
        const int testloop = 4000;    // 重复运算几次延长时间，避免计时精度问题.
        const clock_t TIMEOUT = CLOCKS_PER_SEC/2;    // 最短测试时间.
        int i,j,k;
        clock_t    tm0, dt;    // 存储时间.
        double mps;    // M/s.
        double mps_good = 0;    // 最佳M/s. 因线程切换会导致的数值波动, 于是选取最佳值.
        volatile float n=0;    // 避免内循环被优化.
        for(i=1; i<=3; ++i)    // 多次测试.
        {
            tm0 = clock();
            // main
            k=0;
            do
            {
                for(j=1; j<=testloop; ++j)    // 重复运算几次延长时间，避免计时开销带来的影响.
                {
                    n = proc(buf, BUFSIZE);    // 避免内循环被编译优化消掉.
                }
                ++k;
                dt = clock() - tm0;
            }while(dt<TIMEOUT);
            // show
            mps = (double)k*testloop*BUFSIZE*CLOCKS_PER_SEC/(1024.0*1024.0*dt);    // k*testloop*BUFSIZE/(1024.0*1024.0) 将数据规模换算为M，然后再乘以 CLOCKS_PER_SEC/dt 换算为M/s .
            if (mps_good<mps)    mps_good=mps;    // 选取最佳值.
            //printf("%s:\t%.0f M/s\t//%f\n", szname, mps, n);
        }
        printf("%s:\t%.0f M/s\t//%f\n", szname, mps_good, n);
    }

![复制代码][copycode.gif]

j是最内层的循环，负责多次调用TESTPROC函数指针。如果每调用一次TESTPROC函数指针后又调用clock函数，那会带来较大的计时开销，影响评测成绩。  
　　k循环负责检测超时。当发现超过预定时限，便计算mps，即每秒钟处理了多少百万个单精度浮点数。然后存储最佳的mps。  
　　i是最外层循环的循环变量，循环3次然后报告最佳值。

###    2.5.3 进行测试 ###

在进行测试之前，需要对buf数组进行初始化，将数组元素赋随机值——

// init buf
        srand( (unsigned)time( NULL ) );
        for (i = 0; i < BUFSIZE; i++) buf[i] = (float)(rand() & 0x3f);    // 使用&0x3f是为了让求和后的数值不会超过float类型的有效位数，便于观察结果是否正确.

然后可以开始测试了——

![复制代码][copycode.gif]

// test
        runTest("sumfloat_base", sumfloat_base);    // 单精度浮点数组求和_基本版.
    #ifdef INTRIN_SSE
        if (simd_sse_level(NULL) >= SIMD_SSE_1)
        {
            runTest("sumfloat_sse", sumfloat_sse);    // 单精度浮点数组求和_SSE版.
            runTest("sumfloat_sse_4loop", sumfloat_sse_4loop);    // 单精度浮点数组求和_SSE四路循环展开版.
        }
    #endif    // #ifdef INTRIN_SSE
    #ifdef INTRIN_AVX
        if (simd_avx_level(NULL) >= SIMD_AVX_1)
        {
            runTest("sumfloat_avx", sumfloat_avx);    // 单精度浮点数组求和_AVX版.
            runTest("sumfloat_avx_4loop", sumfloat_avx_4loop);    // 单精度浮点数组求和_AVX四路循环展开版.
        }
    #endif    // #ifdef INTRIN_AVX

![复制代码][copycode.gif]

INTRIN\_SSE、INTRIN\_AVX 宏是 zintrin.h 提供的，用于在编译时检测编译器是否支持SSE、AVX指令集。  
　　simd\_sse\_level、simd\_avx\_level函数是 ccpuid.h 提供的，用于在运行时检测当前系统环境是否支持SSE、AVX指令集。

##    2.6 杂项 ##

为了方便对比测试，可以在程序启动时显示程序版本、编译器名称、CPU型号信息。即在main函数中加上——

![复制代码][copycode.gif]

char szBuf[64];
        int i;
    
        printf("simdsumfloat v1.00 (%dbit)\n", INTRIN_WORDSIZE);
        printf("Compiler: %s\n", COMPILER_NAME);
        cpu_getbrand(szBuf);
        printf("CPU:\t%s\n", szBuf);
        printf("\n");

![复制代码][copycode.gif]

INTRIN\_WORDSIZE 宏是 zintrin.h 提供的，为当前机器的字长。  
　　cpu\_getbrand是 ccpuid.h 提供的，用于获得CPU型号字符串。  
　　COMPILER\_NAME 是一个用来获得编译器名称的宏，它的详细定义是——

![复制代码][copycode.gif]

// Compiler name
    #define MACTOSTR(x)    #x
    #define MACROVALUESTR(x)    MACTOSTR(x)
    #if defined(__ICL)    // Intel C++
    #  if defined(__VERSION__)
    #    define COMPILER_NAME    "Intel C++ " __VERSION__
    #  elif defined(__INTEL_COMPILER_BUILD_DATE)
    #    define COMPILER_NAME    "Intel C++ (" MACROVALUESTR(__INTEL_COMPILER_BUILD_DATE) ")"
    #  else
    #    define COMPILER_NAME    "Intel C++"
    #  endif    // #  if defined(__VERSION__)
    #elif defined(_MSC_VER)    // Microsoft VC++
    #  if defined(_MSC_FULL_VER)
    #    define COMPILER_NAME    "Microsoft VC++ (" MACROVALUESTR(_MSC_FULL_VER) ")"
    #  elif defined(_MSC_VER)
    #    define COMPILER_NAME    "Microsoft VC++ (" MACROVALUESTR(_MSC_VER) ")"
    #  else
    #    define COMPILER_NAME    "Microsoft VC++"
    #  endif    // #  if defined(_MSC_FULL_VER)
    #elif defined(__GNUC__)    // GCC
    #  if defined(__CYGWIN__)
    #    define COMPILER_NAME    "GCC(Cygmin) " __VERSION__
    #  elif defined(__MINGW32__)
    #    define COMPILER_NAME    "GCC(MinGW) " __VERSION__
    #  else
    #    define COMPILER_NAME    "GCC " __VERSION__
    #  endif    // #  if defined(_MSC_FULL_VER)
    #else
    #  define COMPILER_NAME    "Unknown Compiler"
    #endif    // #if defined(__ICL)    // Intel C++

![复制代码][copycode.gif]

# 三、全部代码 #

## 3.1 simdsumfloat.c ##

全部代码——

![ContractedBlock.gif][] simdsumfloat.c

##    3.2 makefile ##

全部代码——

![ContractedBlock.gif][] makefile

#    四、编译测试 #

## 4.1 编译 ##

在以下编译器中成功编译——  
VC6：x86版。  
VC2003：x86版。  
VC2005：x86版。  
VC2010：x86版、x64版。  
GCC 4.7.0（Fedora 17 x64）：x86版、x64版。  
GCC 4.6.2（MinGW(20120426)）：x86版。  
GCC 4.7.1（TDM-GCC(MinGW-w64)）：x86版、x64版。  
llvm-gcc-4.2（Mac OS X Lion 10.7.4, Xcode 4.4.1）：x86版、x64版。

![2012102222092582.png][]

![2012102222101952.png][]

![2012102222104548.png][]

##    4.2 测试 ##

因虚拟机上的有效率损失，于是仅在真实系统上进行测试。

系统环境——  
CPU：Intel(R) Core(TM) i3-2310M CPU @ 2.10GHz  
操作系统：Windows 7 SP1 x64版

然后分别运行VC与GCC编译的Release版可执行文件，即以下4个程序——  
exe\\simdsumfloat\_vc32.exe：VC2010 SP1 编译的32位程序，/O2 /arch:SSE2。  
exe\\simdsumfloat\_vc64.exe：VC2010 SP1 编译的64位程序，/O2 /arch:AVX。  
exe\\simdsumfloat\_gcc32.exe：GCC 4.7.1（TDM-GCC(MinGW-w64)） 编译的32位程序，-O3 -mavx。  
exe\\simdsumfloat\_gcc64.exe：GCC 4.7.1（TDM-GCC(MinGW-w64)） 编译的64位程序，-O3 -mavx。

测试结果（使用cmdarg\_ui）——

![2012102222110495.png][]

参考文献——  
《Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer’s Manual Combined Volumes:1, 2A, 2B, 2C, 3A, 3B, and 3C》044US. August 2012.[http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html][http_www.intel.com_content_www_us_en_processors_architectures-software-developer-manuals.html]  
《Intel® Architecture Instruction Set Extensions Programming Reference》014. AUGUST 2012. [http://software.intel.com/en-us/avx/][http_software.intel.com_en-us_avx]  
《AMD64 Architecture Programmer’s Manual Volume 4: 128-Bit and 256-Bit Media Instructions》. December 2011.[http://developer.amd.com/documentation/guides/Pages/default.aspx\#manuals][http_developer.amd.com_documentation_guides_Pages_default.aspx_manuals]  
《\[C\] 让VC、BCB支持C99的整数类型（stdint.h、inttypes.h）（兼容GCC）》. [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/08/08/c99int.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_08_08_c99int.html]  
《\[C\] zintrin.h: 智能引入intrinsic函数 V1.01版。改进对Mac OS X的支持，增加INTRIN\_WORDSIZE宏》.[http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/01/zintrin\_v101.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_01_zintrin_v101.html]  
《\[C/C++\] ccpuid：CPUID信息模块 V1.03版，改进mmx/sse指令可用性检查（使用signal、setjmp，支持纯C）、修正AVX检查Bug》.[http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/13/ccpuid\_v103.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_13_ccpuid_v103.html]  
《\[x86\]SIMD指令集发展历程表（MMX、SSE、AVX等）》. [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/02/26/x86\_simd\_table.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_02_26_x86_simd_table.html]  
《SIMD（MMX/SSE/AVX）变量命名规范心得》. [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/23/simd\_var\_name.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_04_23_simd_var_name.html]  
《GCC 64位程序的makefile条件编译心得——32位版与64位版、debug版与release版（兼容MinGW、TDM-GCC）》.[http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/08/14/gcc64\_make.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_08_14_gcc64_make.html]  
《\[C\#\] cmdarg\_ui：“简单参数命令行程序”的通用图形界面》. [http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/06/19/cmdarg\_ui.html][http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_06_19_cmdarg_ui.html]

源码下载——  
[http://files.cnblogs.com/zyl910/simdsumfloat.rar][http_files.cnblogs.com_zyl910_simdsumfloat.rar]

[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_08_08_c99int.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/08/08/c99int.html
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_01_zintrin_v101.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/01/zintrin_v101.html
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_10_13_ccpuid_v103.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/10/13/ccpuid_v103.html
[copycode.gif]: /images/20220828/7162a06c5204458da57a3ee030d14191.png
[2012102222004895.png]: /images/20220828/d196e4ef059342ebb13efa92806a4583.png
[http_msdn.microsoft.com_zh-cn_library_7t5yh4fd_v_vs.100_.aspx]: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/7t5yh4fd%28v=vs.100%29.aspx
[ContractedBlock.gif]: /images/20220828/e650b6871d244227be0d613b6109b11e.png
[2012102222092582.png]: /images/20220828/90764535adba4b22aafd73d60cccfab0.png
[2012102222101952.png]: /images/20220828/bb20104f70de4c1d8d59dba66e8c0ad7.png
[2012102222104548.png]: /images/20220828/5943f755942d4009b8dc39889f3fc582.png
[2012102222110495.png]: /images/20220828/931611e21b8a4904859b3afd7ee853f5.png
[http_www.intel.com_content_www_us_en_processors_architectures-software-developer-manuals.html]: http://www.intel.com/content/www/us/en/processors/architectures-software-developer-manuals.html
[http_software.intel.com_en-us_avx]: http://software.intel.com/en-us/avx/
[http_developer.amd.com_documentation_guides_Pages_default.aspx_manuals]: http://developer.amd.com/documentation/guides/Pages/default.aspx#manuals
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_02_26_x86_simd_table.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/02/26/x86_simd_table.html
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_04_23_simd_var_name.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/04/23/simd_var_name.html
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_08_14_gcc64_make.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/08/14/gcc64_make.html
[http_www.cnblogs.com_zyl910_archive_2012_06_19_cmdarg_ui.html]: http://www.cnblogs.com/zyl910/archive/2012/06/19/cmdarg_ui.html
[http_files.cnblogs.com_zyl910_simdsumfloat.rar]: http://files.cnblogs.com/zyl910/simdsumfloat.rar