- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我正在尝试利用新的 AVX2 GATHER 指令来加速稀疏矩阵 - vector 乘法。该矩阵采用 CSR(或 Yale)格式,带有指向列索引数组的行指针,而列索引数组又包含列。这种 mat-vec mul 的 C 代码看起来像这样:
for (int row = 0; row < n_rows - 1; row++) {
double rowsum = 0;
for (int col = row_ptr[row]; col < row_ptr[row + 1]; col++) {
rowsum += values[col] * x[col_indices[col]];
}
result[row] = rowsum;
}
现在我的目标是使用 AVX2 内在函数来加速这一过程。以下代码适用于最新的 Intel 或 GCC,基于 https://blog.fox-toolkit.org/?p=174 .我在这里删除了其余部分,因为无论如何我的行都对齐了 4 个 double (列 % 4==0)(幸运的是)。如果有人感兴趣,我也有处理余数的代码,但重点是,代码实际上稍微慢一些。我检查了反汇编,对于上面的版本,只生成了 FP 指令,对于我的 AVX2 代码,所有 AVX2 操作都按预期出现。即使对于适合缓存的小矩阵,AVX2 版本也不好。我在这里很困惑...
double* value_base = &values[0];
double* x_base = &x[0];
int* index_base = &col_indices[0];
for (int row = 0; row < n_rows - 1; row++) {
int col_length = row_ptr[row + 1] - row_ptr[row];
__m256d rowsum = _mm256_set1_pd(0.);
for (int col4 = 0; col4 < col_length; col4 += 4) {
// Load indices for x vector(const __m128i*)
__m128i idxreg = _mm_load_si128((const __m128i*)index_base);
// Load 4 doubles from x indexed by idxreg (AVX2)
__m256d x_ = _mm256_i32gather_pd(x_base, idxreg, 8);
// Load 4 doubles linear from memory (value array)
__m256d v_ = _mm256_load_pd(value_base);
// FMA: rowsum += x_ * v_
rowsum = _mm256_fmadd_pd(x_, v_, rowsum);
index_base += 4;
value_base += 4;
}
__m256d s = _mm256_hadd_pd(rowsum, rowsum);
result[row] = ((double*)&s)[0] + ((double*)&s)[2];
// Alternative (not faster):
// Now we split the upper and lower AVX register, and do a number of horizontal adds
//__m256d hsum = _mm256_add_pd(rowsum, _mm256_permute2f128_pd(rowsum, rowsum, 0x1));
//_mm_store_sd(&result[row], _mm_hadd_pd( _mm256_castpd256_pd128(hsum), _mm256_castpd256_pd128(hsum) ) );
}
欢迎提出任何建议。
非常感谢,克里斯
最佳答案
Gather on Haswell 很慢。我以几种不同的方式实现了 16 位值的 8 位索引 LUT 查找(对于 GF16 乘以 par2),以找出最快的方法。在 Haswell 上,VPGATHERDD
版本花费的时间是 movd/pinsrw
版本的 1.7 倍。 (除了集合之外只需要几个 VPUNPCK
/shift 指令。)code here, if anyone wants to run the benchmark .
通常在首次引入指令时,他们不会投入大量硅来使其超快。它只是为了获得硬件支持,所以可以编写代码来使用它。为了在所有 CPU 上获得理想的性能,那么您需要执行 x264 为 pshufb
所做的事情:为像 Core2 这样的 CPU 设置一个 SLOW_SHUFFLE
标志,并将其纳入您的最佳例程-查找函数指针设置,而不仅仅是 CPU 支持的 insn。
对于那些不太热衷于为每个可以运行的 CPU 调整 asm 版本的项目,引入指令的无加速版本将使人们更快地使用它,因此当下一个设计出现时,它的速度更快,代码速度更快向上。发布像 Haswell 这样的设计,其中收集实际上是一种减速,这有点冒险。也许他们想看看人们会如何使用它?它确实增加了代码密度,这在收集不处于紧密循环中时很有帮助。
Broadwell 应该有一个更快的收集实现,但我无法访问它。列出指令延迟/吞吐量的 Intel 手册说 Broadwell 的收集速度大约快 1.6 倍,因此它仍然比在 GP regs 中移动/解包索引并将它们用于 PINSRW 的手工制作循环稍慢
转化为 vector 。
如果 gather
可以利用多个元素具有相同索引的情况,甚至是指向相同 32B 提取 block 的索引,则可能会有一些很大的加速,具体取决于输入数据。
希望 Skylake 能进一步改进。我以为我读过一些说它会的东西,但在检查时,我没有找到任何东西。
RE:稀疏矩阵:是否有一种格式可以复制数据,因此您可以对行或列进行连续读取?这不是我必须为其编写代码的东西,但我想我已经在一些答案中看到它的提及。
关于c - AVX2 稀疏矩阵乘法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31430198/
假设我有两个矩阵,每个矩阵有两列和不同的行数。我想检查并查看一个矩阵的哪些对在另一个矩阵中。如果这些是一维的,我通常只会做 a %in% x得到我的结果。 match似乎只适用于向量。 > a
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想要改进这个问题? 更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引用来回答它. 关闭 9 个月前。 Improv
我只处理过 DirectX 矩阵 我读过一些文章,说不能将 DirectX 矩阵数学库用于 openGL 矩阵。 但我也读过,如果你的数学是一致的,你可以获得类似的结果。那只会让我更加困惑。 任何人都
我编写了一个C++代码来解决线性系统A.x = b,其中A是一个对称矩阵,方法是首先使用LAPACK(E)对角矩阵A = V.D.V^T(因为以后需要特征值),然后求解x = A^-1.b = V^T
我遇到了问题。我想创建二维数组 rows=3 cols=2我的代码如下 int **ptr; int row=3; int col=2; ptr=new int *[col]; for (int i=
我有一个 3d mxnxt 矩阵,我希望能够提取 t 2d nxm 矩阵。在我的例子中,我有一个 1024x1024x10 矩阵,我想要 10 张图像显示给我。 这不是 reshape ,我每次只需要
我在 MATLAB 中有一个 3d 矩阵 (n-by-m-by-t) 表示一段时间内网格中的 n-by-m 测量值.我想要一个二维矩阵,其中空间信息消失了,只剩下 n*m 随着时间 t 的测量值(即:
作为一个简化的示例,我有一个 3D numpy 矩阵,如下所示: a = np.array([[[1,2], [4,np.nan], [7,
作为一个简化的示例,我有一个 3D numpy 矩阵,如下所示: a = np.array([[[1,2], [4,np.nan], [7,
使用 eigen2 , 并给定一个矩阵 A a_0_0, a_0_1, a_0_2, ... a_1_0, a_1_0, a_1_2, ... ... 和一个矩阵B: b_0_0, b_0_1, b_
我想知道如何获得下面的布局。 在中型和大型设备上,我希望有 2 行和 2 列的布局(2 x 2 矩阵)。 在小型(和超小型)设备上或调整为小型设备时,我想要一个 4 行和 1 列的矩阵。 我将通过 a
有什么方法可以向量化以下内容: for i = 1:6 te = k(:,:,:,i).*(c(i)); end 我正在尝试将 4D 矩阵 k 乘以向量 c,方法是将其
如何从填充有 1 和 0 的矩阵中抽取 n 个随机点的样本? a=rep(0:1,5) b=rep(0,10) c=rep(1,10) dataset=matrix(cbind(a,b,c),nrow
我正在尝试创建一个包含 X 个 X 的矩阵。以下代码生成从左上角到右下角的 X 对 Angular 线,而不是从右上角到左下角的 X 对 Angular 线。我不确定从哪里开始。是否应该使用新变量创建
我想在 python 中创建一个每行三列的矩阵,并能够通过任何一行对它们进行索引。矩阵中的每个值都是唯一的。 据我所知,我可以设置如下矩阵: matrix = [["username", "name"
我有点迷茫 我创建了一个名为 person 的类,它具有 age 和 name 属性(以及 get set 方法)。然后在另一个类中,我想创建一个 persons 数组,其中每个人都有不同的年龄和姓名
我有 n 个类,它们要么堆叠,要么不堆叠。所有这些类都扩展了同一个类 (CellObject)。我知道更多类将添加到此列表中,我想创建一种易于在一个地方操纵“可堆叠性”的方法。 我正在考虑创建一个矩阵
我有一个包含 x 个字符串名称及其关联 ID 的文件。本质上是两列数据。 我想要的是一个格式为 x x x 的相关样式表(将相关数据同时作为 x 轴和 y 轴),但我想要 fuzzywuzzy 库的函
机器学习与传统编程的一个重要区别在于机器学习比传统编程涉及了更多的数学知识。不过,随着机器学习的飞速发展,各种框架应运而生,在数据分析等应用中使用机器学习时,使用现成的库和框架成为常态,似乎越来越不需
当我在 julia 中输入这个错误跳转但我不知道为什么,它应该工作。/ julia> A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 1 2 3 4; 5 6 7 8] 4×4 Array{Int64,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!