使用_mm_maskstore_epi32存储字符/短裤

Question

我的处理器是Intel 9700K。

我的__m128i或__m256i包含char，short或int。我需要编写一个store函数，该函数从头开始，从头开始或者从头到尾都忽略给定数量的元素。

对于ints及更高版本，我使用_mm_maskstore_epi32，尽管我想提高它的性能，但还不错。

但是对于较小的类型，我最初使用_mm_maskmoveu_si128，它非常慢-用我尝试的第一个代码将其替换为short：使用_mm_maskstore_epi32 +在带有早午餐的标量中存储1个短整数，可将性能提高10倍。

所以，我的问题是：

1. 我怀疑我是第一个需要此功能的人-也许有众所周知的方法吗？
2. _mm_maskstore_epi32接受int*。是否要求此int*对齐4个字节？也许这是要求，它必须与16个字节对齐（对于256位寄存器为32个字节）？互联网对此并不十分清楚。

我主要关心的是256位寄存器而不是128位寄存器。

UPD：我只在数组边界上使用蒙版。问题是-即使在1kb的阵列上，这也完全控制了我的性能（遍历1kb的数据并计算值并不像我在侧面处理存储那样重要）。我尝试了一个更简单的替代方法-只是为不被忽略的元素调用memcpy，它比我聪明的mask_store骇客要快（可能是因为我不需要为mask_store准备遮罩）。我可能需要类似专门的memcpy之类的东西来存储少于32个字节的数据。

Answer 1

有几种不同的处理数据大小的方法，而不是整个SIMD向量的倍数。这是三种可能性：

1. 标量清理

   • 使用SIMD处理整个向量
   • 使用标量代码最后处理部分矢量
   • pro：易于实现
   • con：除非没有SIMD迭代，否则没有效率>>没有标量迭代，没有效率

2. 屏蔽的最终SIMD迭代

   • 使用SIMD处理整个向量
   • 使用SIMD和掩码处理部分矢量，以将新的输出值与超出范围的原始输出值合并（融合）
   • pro：比标量清理更有效
   • con：更复杂，一些代码重复

3. 重叠最终向量

   • 使用SIMD处理整个向量
   • 对于最终的SIMD向量使用重叠，使得向量从n - vector_size开始（即，最后两个向量将重叠）
   • pro：易于实现，从不访问边界之外的元素
   • con：仅适用于n >= vector_size

选择方法将取决于许多因素，但主要取决于n的典型大小和范围。