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我正在尝试为 CPU 之间的多个数据元素实现原子副本。我将多个数据元素打包到一个缓存行中,以原子方式操作它们。所以我写了下面的代码。
在这段代码中,(使用 -O3 编译)我将全局结构数据对齐到单个缓存行中,并将元素设置在 CPU 中,然后是存储屏障。这是为了使其他 CPU 全局可见。
同时,在另一个 CPU 中,我使用负载屏障原子地访问缓存线。我的期望是读取器(或消费者)CPU 应该将数据缓存行带入其自己的缓存层次结构 L1、L2 等。因此,由于在下一次读取之前我不会再次使用负载屏障,因此数据的元素将是相同的,但它不能按预期工作。我不能在这段代码中保持缓存线的原子性。编写器 CPU 似乎将元素一 block 一 block 地放入缓存线。怎么可能?
#include <emmintrin.h>
#include <pthread.h>
#include "common.h"
#define CACHE_LINE_SIZE 64
struct levels {
uint32_t x1;
uint32_t x2;
uint32_t x3;
uint32_t x4;
uint32_t x5;
uint32_t x6;
uint32_t x7;
} __attribute__((aligned(CACHE_LINE_SIZE)));
struct levels g_shared;
void *worker_loop(void *param)
{
cpu_set_t cpuset;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(15, &cpuset);
pthread_t thread = pthread_self();
int status = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
fatal_relog_if(status != 0, status);
struct levels shared;
while (1) {
_mm_lfence();
shared = g_shared;
if (shared.x1 != shared.x7) {
printf("%u %u %u %u %u %u %u\n",
shared.x1, shared.x2, shared.x3, shared.x4, shared.x5, shared.x6, shared.x7);
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
return NULL;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
cpu_set_t cpuset;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(16, &cpuset);
pthread_t thread = pthread_self();
memset(&g_shared, 0, sizeof(g_shared));
int status = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
fatal_relog_if(status != 0, status);
pthread_t worker;
int istatus = pthread_create(&worker, NULL, worker_loop, NULL);
fatal_elog_if(istatus != 0);
uint32_t val = 0;
while (1) {
g_shared.x1 = val;
g_shared.x2 = val;
g_shared.x3 = val;
g_shared.x4 = val;
g_shared.x5 = val;
g_shared.x6 = val;
g_shared.x7 = val;
_mm_sfence();
// _mm_clflush(&g_shared);
val++;
}
return EXIT_SUCCESS;
}
3782063 3782063 3782062 3782062 3782062 3782062 3782062
#include <emmintrin.h>
#include <pthread.h>
#include "common.h"
#include <immintrin.h>
#define CACHE_LINE_SIZE 64
/**
* Copy 64 bytes from one location to another,
* locations should not overlap.
*/
static inline __attribute__((always_inline)) void
mov64(uint8_t *dst, const uint8_t *src)
{
__m512i zmm0;
zmm0 = _mm512_load_si512((const void *)src);
_mm512_store_si512((void *)dst, zmm0);
}
struct levels {
uint32_t x1;
uint32_t x2;
uint32_t x3;
uint32_t x4;
uint32_t x5;
uint32_t x6;
uint32_t x7;
} __attribute__((aligned(CACHE_LINE_SIZE)));
struct levels g_shared;
void *worker_loop(void *param)
{
cpu_set_t cpuset;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(15, &cpuset);
pthread_t thread = pthread_self();
int status = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
fatal_relog_if(status != 0, status);
struct levels shared;
while (1) {
mov64((uint8_t *)&shared, (uint8_t *)&g_shared);
// shared = g_shared;
if (shared.x1 != shared.x7) {
printf("%u %u %u %u %u %u %u\n",
shared.x1, shared.x2, shared.x3, shared.x4, shared.x5, shared.x6, shared.x7);
exit(EXIT_FAILURE);
} else {
printf("%u %u\n", shared.x1, shared.x7);
}
}
return NULL;
}
int main(int argc, char *argv[])
{
cpu_set_t cpuset;
CPU_ZERO(&cpuset);
CPU_SET(16, &cpuset);
pthread_t thread = pthread_self();
memset(&g_shared, 0, sizeof(g_shared));
int status = pthread_setaffinity_np(thread, sizeof(cpu_set_t), &cpuset);
fatal_relog_if(status != 0, status);
pthread_t worker;
int istatus = pthread_create(&worker, NULL, worker_loop, NULL);
fatal_elog_if(istatus != 0);
uint32_t val = 0;
while (1) {
g_shared.x1 = val;
g_shared.x2 = val;
g_shared.x3 = val;
g_shared.x4 = val;
g_shared.x5 = val;
g_shared.x6 = val;
g_shared.x7 = val;
_mm_sfence();
// _mm_clflush(&g_shared);
val++;
}
return EXIT_SUCCESS;
}
最佳答案
I used an load barrier to access the cacheline atomically
lfence
无能为力。
lfence
这是没有意义的;它只会使运行该线程的 CPU 停止,直到它在执行加载之前耗尽其 ROB/RS。 (
lfence
序列化执行,但对内存排序没有影响,除非您使用来自 WC 内存的 NT 加载,例如视频 RAM)。
_Atomic struct levels g_shared;
使用 C11),以便同意通过尊重锁进行合作的线程。volatile
赋值。结构为非 volatile
暂时的。 lock cmpxchg16b
之外,没有纸上保证任何比 8 字节加载/存储更宽的东西在 x86 上都是原子的。和 movdir64b
. vmovaps zmm, [mem]
在 Skylake-avx512 上实际上应该是原子的,除非你有一个奇特的芯片组,它以一种会造成撕裂的方式将许多插槽粘合在一起。 (多插槽 K10 与单插槽 K10 是一个很好的警示故事:Why is integer assignment on a naturally aligned variable atomic on x86?)关于c - 如何使用缓存线原子性在 CPU 之间复制多个数据元素?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57006271/
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