_mm_load1_pd

_mm_load1_pd 是 Intel Intrinsics 库中的一个函数，用于加载一个双精度浮点数（double）到一个 __m128d 类型的向量中的两个元素中的一个，另一个元素被设置为 0。它的声明如下：

__m128d _mm_load1_pd (double const * mem_addr);

其中，参数 mem_addr 是一个 double 类型的指针，指向要加载的内存地址。函数返回一个 __m128d 类型的向量，其中的第一个元素和第二个元素都被设置为 mem_addr 指向的 double 值。这个函数可以用来把一个双精度浮点数广播（broadcast）到一个向量中的多个元素中，从而可以用 SIMD 指令同时处理多个数据。

相关问题

#include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <smmintrin.h> #include <emmintrin.h> #include <immintrin.h> #define MAXN 100000000 float a[MAXN]; float b[MAXN]; float c[MAXN]; float d[MAXN]; int main() { for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { a[i] = 1.0 / (rand() + 1); b[i] = 1.0 / (rand() + 1); } for (int n = 0; n < 20; ++n) { for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { d[i] += a[i] * b[i]; } } clock_t start, end; start = clock(); for (int i = 0; i < MAXN; i += 8) // 假设MAXN是8的倍数 { __m256d va = _mm256_load_pd(&a[i]); // 加载8个双精度浮点数到寄存器 __m256d vb = _mm256_load_pd(&b[i]); __m256d vc = _mm256_load_pd(&c[i]); __m256d result = _mm256_mul_pd(va, vb); // 向量乘法运算 result = _mm256_add_pd(result, vc); // 向量加法运算 _mm256_store_pd(&c[i], result); // 存储结果回内存 } end = clock(); printf("time=%f\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC); for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { if (fabs(c[i] - d[i]) / d[i] > 0.0001) { printf("Check Failed at %d\n", i); return 0; } } printf("Check Passed"); } 34 38 C:\Users\Administrator\Desktop\add.cpp [Error] cannot convert 'float*' to 'const double*' for argument '1' to '__m256d _mm256_load_pd(const double*)'

这段代码出现了一个错误。错误的原因是在使用SSE指令集进行向量化计算时，加载数据时使用了错误的数据类型。在这段代码中，数组a、b、c、d的数据类型是float，但是在使用`_mm256_load_pd`函数加载数据时，需要传入`const double*`类型的参数。因此，需要将加载数据的部分修改为使用`_mm256_load_ps`函数来加载单精度浮点数。同时，由于AVX指令集对齐要求更高，需要确保数组a、b、c、d的地址是16字节对齐的。

以下是修改后的代码：

#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <smmintrin.h>
#include <emmintrin.h>
#include <immintrin.h>

#define MAXN 100000000

float a[MAXN];
float b[MAXN];
float c[MAXN];
float d[MAXN];

int main()
{
    for (int i = 0; i < MAXN; ++i)
    {
        a[i] = 1.0 / (rand() + 1);
        b[i] = 1.0 / (rand() + 1);
    }
    for (int n = 0; n < 20; ++n)
    {
        for (int i = 0; i < MAXN; ++i)
        {
            d[i] += a[i] * b[i];
        }
    }
    clock_t start, end;
    start = clock();
    for (int i = 0; i < MAXN; i += 8) // 假设MAXN是8的倍数
    {
        __m256 va = _mm256_load_ps(&a[i]); // 加载8个单精度浮点数到寄存器
        __m256 vb = _mm256_load_ps(&b[i]);
        __m256 vc = _mm256_load_ps(&c[i]);

        __m256 result = _mm256_mul_ps(va, vb); // 向量乘法运算
        result = _mm256_add_ps(result, vc);     // 向量加法运算

        _mm256_store_ps(&c[i], result); // 存储结果回内存
    }
    end = clock();
    printf("time=%f\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
    for (int i = 0; i < MAXN; ++i)
    {
        if (fabs(c[i] - d[i]) / d[i] > 0.0001)
        {
            printf("Check Failed at %d\n", i);
            return 0;
        }
    }
    printf("Check Passed");
    return 0;
}

请注意，我对加载数据和存储结果的部分进行了修改，并将数据类型从`__m256d`改为了`__m256`，以适应单精度浮点数。另外，代码中的对齐问题需要注意，可以使用`posix_memalign`或`_aligned_malloc`等方法来确保数组的对齐。

编写sse和超线程提高hpl性能的实验代码

以下是一个使用SSE和超线程的HPL性能实验代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <xmmintrin.h>
#include <omp.h>

#define HPL_LARGEST_N 100000

void dgemm_sse(double *A, double *B, double *C, int n) {
    __m128d a_line, b_line, c_line, c_line0, c_line1, c_line2, c_line3;
    double *pb, *pc0, *pc1, *pc2, *pc3;
    int i, j, k;
    for (i = 0; i < n; i += 2) {
        for (j = 0; j < n; j += 4) {
            c_line0 = _mm_load_pd(C + i * n + j);
            c_line1 = _mm_load_pd(C + i * n + j + 2);
            c_line2 = _mm_load_pd(C + (i + 1) * n + j);
            c_line3 = _mm_load_pd(C + (i + 1) * n + j + 2);
            for (k = 0, pb = B + j, pc0 = C + i * n + j, pc1 = C + i * n + j + 2, pc2 = C + (i + 1) * n + j, pc3 = C + (i + 1) * n + j + 2; k < n; ++k, pb += 4, pc0 += 2, pc1 += 2, pc2 += 2, pc3 += 2) {
                a_line = _mm_load1_pd(A + i * n + k);
                b_line = _mm_load_pd(pb);
                c_line = _mm_load_pd(pc0);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc0, c_line);
                b_line = _mm_load_pd(pb + 2);
                c_line = _mm_load_pd(pc1);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc1, c_line);
                a_line = _mm_load1_pd(A + (i + 1) * n + k);
                b_line = _mm_load_pd(pb);
                c_line = _mm_load_pd(pc2);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc2, c_line);
                b_line = _mm_load_pd(pb + 2);
                c_line = _mm_load_pd(pc3);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc3, c_line);
            }
            _mm_store_pd(C + i * n + j, c_line0);
            _mm_store_pd(C + i * n + j + 2, c_line1);
            _mm_store_pd(C + (i + 1) * n + j, c_line2);
            _mm_store_pd(C + (i + 1) * n + j + 2, c_line3);
        }
    }
}

void dgemm_sse_omp(double *A, double *B, double *C, int n) {
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < n; i += 2) {
        for (int j = 0; j < n; j += 4) {
            __m128d a_line, b_line, c_line, c_line0, c_line1, c_line2, c_line3;
            double *pb, *pc0, *pc1, *pc2, *pc3;
            c_line0 = _mm_load_pd(C + i * n + j);
            c_line1 = _mm_load_pd(C + i * n + j + 2);
            c_line2 = _mm_load_pd(C + (i + 1) * n + j);
            c_line3 = _mm_load_pd(C + (i + 1) * n + j + 2);
            for (int k = 0, pb = B + j, pc0 = C + i * n + j, pc1 = C + i * n + j + 2, pc2 = C + (i + 1) * n + j, pc3 = C + (i + 1) * n + j + 2; k < n; ++k, pb += 4, pc0 += 2, pc1 += 2, pc2 += 2, pc3 += 2) {
                a_line = _mm_load1_pd(A + i * n + k);
                b_line = _mm_load_pd(pb);
                c_line = _mm_load_pd(pc0);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc0, c_line);
                b_line = _mm_load_pd(pb + 2);
                c_line = _mm_load_pd(pc1);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc1, c_line);
                a_line = _mm_load1_pd(A + (i + 1) * n + k);
                b_line = _mm_load_pd(pb);
                c_line = _mm_load_pd(pc2);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc2, c_line);
                b_line = _mm_load_pd(pb + 2);
                c_line = _mm_load_pd(pc3);
                c_line = _mm_add_pd(c_line, _mm_mul_pd(a_line, b_line));
                _mm_store_pd(pc3, c_line);
            }
            _mm_store_pd(C + i * n + j, c_line0);
            _mm_store_pd(C + i * n + j + 2, c_line1);
            _mm_store_pd(C + (i + 1) * n + j, c_line2);
            _mm_store_pd(C + (i + 1) * n + j + 2, c_line3);
        }
    }
}

void dgemm(double *A, double *B, double *C, int n) {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < n; ++j) {
            double cij = C[i * n + j];
            for (int k = 0; k < n; ++k) {
                cij += A[i * n + k] * B[k * n + j];
            }
            C[i * n + j] = cij;
        }
    }
}

int main(int argc, char **argv) {
    int n, nb, pm, pn, i, j, size;
    double *A, *B, *C, *D, *E, t1, t2, t3, t4, mflops;
    n = atoi(argv[1]);

    nb = (n > 10000) ? 512 : 128;
    pm = (n / nb) * nb;
    pn = (n % nb) ? n % nb : nb;
    size = pm * pm + 2 * pm * pn + pn * pn;
    A = (double *) _mm_malloc(size * sizeof(double), 16);
    B = A + pm * pm;
    C = B + pm * pn;
    D = (double *) _mm_malloc(size * sizeof(double), 16);
    E = D + pm * pm;
    double *tmp;
    for (i = 0; i < n; ++i) {
        for (j = 0; j < n; ++j) {
            A[i * pm + j] = ((double) rand() / (RAND_MAX)) * 2 - 1;
            D[i * pm + j] = ((double) rand() / (RAND_MAX)) * 2 - 1;
        }
    }
    for (i = 0; i < pm; ++i) {
        for (j = 0; j < pn; ++j) {
            B[i * pn + j] = ((double) rand() / (RAND_MAX)) * 2 - 1;
            C[i * pn + j] = 0.0;
            E[i * pn + j] = 0.0;
        }
    }

    // warm up
    dgemm(A, B, C, n);
    dgemm_sse(A, B, E, n);
    dgemm_sse_omp(A, B, E, n);

    // time regular version
    t1 = omp_get_wtime();
    dgemm(A, B, C, n);
    t2 = omp_get_wtime();
    printf("Regular version: %.2f seconds\n", t2 - t1);

    // time SSE version
    t3 = omp_get_wtime();
    dgemm_sse(A, B, E, n);
    t4 = omp_get_wtime();
    printf("SSE version: %.2f seconds\n", t4 - t3);

    // time SSE+OMP version
    t3 = omp_get_wtime();
    dgemm_sse_omp(A, B, E, n);
    t4 = omp_get_wtime();
    printf("SSE+OMP version: %.2f seconds\n", t4 - t3);

    // verify results
    for (i = 0; i < pm; ++i) {
        for (j = 0; j < pn; ++j) {
            if (C[i * pn + j] - E[i * pn + j] > 1e-6 || C[i * pn + j] - E[i * pn + j] < -1e-6) {
                printf("Verification failed: %lf != %lf\n", C[i * pn + j], E[i * pn + j]);
                return -1;
            }
        }
    }

    // compute MFLOPS
    t3 = omp_get_wtime();
    for (int iter = 0; iter < 10; ++iter) {
        dgemm_sse_omp(A, B, E, n);
    }
    t4 = omp_get_wtime();
    mflops = 1e-6 * 2 * n * n * n / ((t4 - t3) / 10.0);
    printf("MFLOPS: %lf\n", mflops);

    // clean up
    _mm_free(A);
    _mm_free(D);
    return 0;
}

在这个实验代码中，我们使用了SSE指令来加速矩阵乘法操作，并且使用OpenMP来并行化代码以提高性能。我们也将代码进行了优化，使用了缓存优化以减少内存访问开销。

在主函数中，我们首先生成随机矩阵A、B和C，然后分别调用了三种不同的矩阵乘法函数，即普通的矩阵乘法函数，使用SSE指令的矩阵乘法函数和同时使用SSE指令和OpenMP并行化的矩阵乘法函数。我们分别计算了这三种函数的运行时间，并进行了结果验证和性能评测。

需要注意的是，由于SSE指令要求数据对齐，我们使用了`_mm_malloc`函数来分配内存，并将地址对齐到16字节边界。我们也使用了`_mm_free`函数来释放内存。