“奇数大小的对齐向量上的“安全” SIMD算法？

Question

比方说，我有一些16字节对齐的结构，只包装3xFloat32数组：

#[repr(C, align(16))]
pub struct Vector(pub [f32; 3]);

现在，我想将其划分为两个实例，例如：

use core::arch::x86_64;

let a = Vector([1f32, 2f32, 3f32]);
let b = Vector([4f32, 5f32, 6f32]);
let mut sum = Vector([0f32, 0f32, 0ff32]);

unsafe {
    let a1 = x86_64::_mm_load_ps(a.0.as_ptr());
    let b1 = x86_64::_mm_load_ps(b.0.as_ptr());
    let sum1 = x86_64::_mm_div_ps(a1, b1);
    x86_64::_mm_store_ps(sum.0.as_mut_ptr(), sum);
}

它可以进行除法，但是存在一个问题：第4个元素包含垃圾，除其他外，这可能表示NaN。并且，如果未屏蔽某些例外标志，则将触发SIGFPE。我想以某种方式避免这种情况，而不会完全沉默信号。即我或者只想在第4对元素上使其静音，或者在其中添加一些合理的值。最好，最快的方法是什么？还是总体上有更好的方法？

Answer 1

[通常，没有人会掩盖FP异常，否则您需要改组，例如复制元素之一，因此顶部元素与其他元素之一进行相同的划分。或还有其他一些已知的安全物品。

也许，如果您可以假设该元素中的分红不是NaN，那么也许只需要对除数进行改组就可以摆脱。

使用AVX512，您可以使用零掩码抑制元素的异常，但是直到那时为止，还没有这样的功能。此外，AVX512还允许您覆盖舍入模式+不遮盖所有异常（SAE），因此您可以使最接近偶数显式获得SAE。但这会抑制all元素的异常。

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严重，请勿启用FP例外。如果异常的数量是明显的副作用，编译器几乎/不知道如何以安全的方式进行优化。例如GCC的-ftrapping-math默认为打开状态，但已损坏。

我不会认为LLVM会更好；默认的严格FP可能仍会进行优化，使一个SIGFPE的源将提高2或4。也许甚至将其提高0的源也将提高1，或者反之亦然，例如GCC破损且几乎无用的默认设置。] >

但是，如果您希望永远都没有某种异常，启用FP异常对于调试可能会很有用。但是您可以通过忽略具有该源地址的SIMD指令来处理偶尔出现的误报。

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如果在性能和异常正确性之间进行权衡，则大多数库用户宁愿使性能最大化。

即使清除然后再用fenv填充物检查粘滞的FP掩蔽标志，也很少，并且需要在受控的情况下使用。我对库函数调用没有任何期望，尤其是没有使用任何SIMD的期望。

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在垃圾元素中避免subnormals

如果MXCSR没有设置FTZ和DAZ，则您可以从次常态（也称为非常态）中放慢速度。 （即正常情况，除非您使用-ffast-math的Rust等效符号进行编译。）对于具有SSE / AVX指令的典型x86硬件，

产生NaN或+ -Inf不需要花费额外的时间

。 （有趣的事实：NaN也很慢，即使在现代硬件上也具有x87数学功能）。因此，例如，在进行数学运算之前，以_mm_or_ps结果为cmpps是安全的，可以在向量的某些元素中创建NAN。或使用_mm_and_ps在除数之前在除数中创建一些零。

但是要注意填充中的垃圾是什么，因为它可能导致虚假的次正常状态。

0.0和NaN（全都是）通常都是安全的。

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通常避免在SIMD中使用水平填充。 SIMD vec！=几何vec。

通常仅使用SIMD向量的4个元素中的3个是个坏主意，因为这通常意味着您使用的是单个SIMD向量来保存单个几何向量，而不是3个向量为4的向量x坐标，4个y坐标和4个z坐标。

随机播放/水平填充主要花费额外的指令（内存中已存储的标量的广播负载除外），但是如果您以这种方式使用SIMD，通常会需要大量随机播放。在某些情况下，您无法对一系列事物进行矢量化处理，但仍可以通过SIMD加快速度。

Answer 2

[像在C语言中一样，在Rust中，sizeof始终是alignof的倍数：这是必须的，因为sizeof用作数组中的stride