performance - sse 指令是否消耗更多功率/能量？

Question

很简单的问题，可能很难回答:

例如，将 SSE 指令用于并行 sum/min/max/average 运算是否比执行任何其他指令(例如单个和)消耗更多的功率？

例如，在 Wikipedia我找不到这方面的任何信息。

我能找到的唯一答案提示是 here ，但它有点笼统，在这方面没有引用任何已发表的 Material 。

Answer 1

几年前，我实际上对此进行了研究。答案取决于您的问题究竟是什么:

在当今的处理器中，功耗不是由指令类型(标量与 SIMD)决定的，而是由其他所有因素决定的，例如:

内存/缓存

指令解码

OOE，注册文件

还有很多其他的。

所以如果问题是:

All other things being equal: Does a SIMD instruction consume more power than a scalar instruction.

对此，我敢说是。

我的研究生项目之一最终变成了 this answer :SSE2(2 路 SIMD)和 AVX(4 路 SIMD)的并排比较确实表明 AVX 具有明显更高的功耗和更高的处理器温度。 (虽然我不记得确切的数字。)

这是因为 SSE 和 AVX 之间的代码是相同的。只有指令的宽度不同。 AVX 版本的工作量翻了一番。

但如果问题是:

Will vectorizing my code to use SIMD consume more power than a scalar implementation.

这里涉及许多因素，所以我将避免直接回答:

降低功耗的因素:

我们需要记住 SIMD 的重点是提高性能。如果您可以提高性能，您的应用程序将花费更少的时间运行，从而节省您的电量。

根据应用程序和实现，SIMD 将减少执行特定任务所需的指令数量。那是因为每条指令都要执行多个操作。

增加功耗的因素:

正如前面提到的，SIMD 指令比标量指令做更多的工作并且可以使用更多的功率。

SIMD 的使用引入了标量代码中不存在的开销(例如混洗和置换指令)。这些也需要经过指令执行流水线。

分解它:

更少的指令 -> 发出和执行它们的开销更少 -> 更少的功率

更快的代码 -> 运行更少的时间 -> 更少的功耗

SIMD 需要更多的权力来执行 -> 更多权力

因此，SIMD 通过让您的应用程序花费更少的时间来节省您的电量。但是在运行时，它每单位时间会消耗更多的电量。谁赢取决于情况。

根据我的经验，对于从 SIMD(或任何其他方法)获得有值(value)的加速的应用程序，前者通常会获胜并且功耗会降低。

这是因为运行时间往往是现代 PC(笔记本电脑、台式机、服务器)功耗的主要因素。原因是大部分功耗不是在 CPU 上，而是在其他所有东西上:主板、内存、硬盘驱动器、显示器、闲置的显卡等……其中大部分都有相对固定的功耗。

对于我的计算机，仅将其保持在(空闲)状态就已经绘制了它在全核 SIMD 负载(例如 prime95 或 Linpack)下可以绘制的一半以上的内容。因此，如果我可以通过 SIMD/并行化使应用程序速度提高 2 倍，那么我几乎可以肯定节省了电量。