_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

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。

/* 可以修改的代码区域 */ // ----------------------------------- for (int i = 0; i < MAXN; ++i) { c[i] += a[i] * b[i]; } // ----------------------------------- 用SIMD指令集优化

使用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集可以实现对向量操作的并行计算，从而优化代码性能。在这个例子中，我们可以使用SIMD指令集来优化循环计算。

首先，确保你的编译器支持SIMD指令集，并且已经打开了相应的优化选项。不同的编译器有不同的选项，例如GCC可以使用"-march=native"选项来启用最优的指令集。

接下来，我们可以将循环内的操作改为使用SIMD指令集提供的向量化函数。在C/C++中，常见的SIMD指令集有SSE、AVX等，可以使用相应的库来调用这些指令集。

以下是一个示例代码，使用AVX指令集进行向量化计算：

#include <immintrin.h>

// ...

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
}

上述代码中，我们使用了AVX指令集提供的256位寄存器（__m256d）和相应的向量化函数（_mm256_load_pd、_mm256_mul_pd、_mm256_add_pd、_mm256_store_pd）来进行向量化计算。这样可以一次性处理8个双精度浮点数，提高计算效率。

请注意，向量化计算可能需要满足一些特定的条件，例如数组长度是向量长度的整数倍等。同时，不同的编译器和硬件平台可能对SIMD指令集的支持程度有所差异，具体的优化效果需要根据实际情况进行测试和调整。