AVX图像算法优化系列一: 初步接触AVX。
弄了SSE指令集,必然会在不同的场合不同的人群中了解到还有更为高级的AVX指令集的存在,早些年也确实有偶尔写点AVX的函数,但是一直没有深入的去了解,今年十一期间也没到那里去玩,一个人在家里抽空就折腾下这个东西,也慢慢的开始了解了这个东西,下面是基于目前的认知对这个东西进行下一个简单的小结,有些东西也许是不正确或者不全面的,但应该无伤大雅。
第一、用AVX指令集必须做好合适的IDE配置。
如果你们有看过我之前的一些文章,应该可以看到我在部分博文中有多次提高过“使用AVX对该算法似乎没有什么速度和效率方面的提升”,那么现在我这里要稍微纠正一下:即如果一个算法可以用AVX有效的写出来,那么其效率肯定是不会比同样思路的SSE代码效率低,核心是需要更改一些配置,核心的是下面的配置:
即如果你自己使用AVX的Intrinsic编码, 那么在C/C++ ->代码生成的启用增强指令集里一定要选择 高级矢量扩展(/arch:AVX)选项,或者高级版本的VS可以选择高级矢量扩展(/arch:AVX2)。
如果您没有选择上面的这些选项,比如选择了流式处理SIMD扩展(SSE),那么很有可能,你使用的AVX算法会得到效率很低的版本,我想一个核心的原因是你如果勾选了SSE,那么你在算法里的部分代码会被编译器优化为SSE代码,这样就可能存在AVX和SSE代码共存的情况,但是几乎可以肯定的是,AVX <-> SSE转换延迟是由于将传统SSE与没有vzeroupper的256位AVX指令混合使用引起的。而如果选择" / arch:AVX",则编译器可能很好照顾你自己写的SSE代码,他会在适当的地方加上类似于vzeroupper这样的代码。
第二:AVX代码很难完全脱离SSE单独使用。
AVX无法像SSE一样,独立的使用其体系内的函数完成一个独立的功能,我们去看AVX的指令系统,其很多参数或者返回值都有__m128,__m128i,__m128d这些SSE数据类型的影子,因此AVX必然和SSE共存,比如大量的数据类型转换函数,提取函数等等。
第三:AVX并不是简单的SSE的扩展,很多函数的使用方式完全不同了。
原本以为一些和SSE形态基本一样的函数只是把128位扩展到256位,那么原来的SSE代码只要改下循环步长就可以了,但是实际上很多函数已经不是这样了。
其中数据计算类、类型转换类、数据加载保存类、数值比较类、大部分移位类基本上是直接的扩展,这些比较典型的比如 加减陈处、最大、最小、平均值、8位转为16位,16位转为32位、数据大小比较等等。
但是shuffle类函数、unpack拆包类、pack打包类就完蛋了,他们都是以一个128位为一个平面进行的,就相当于他们就是对2个SSE进行同样的操作。这样的操作初步看起来对于SSE代码转AVX是个灾难,因为其实我们知道特别是shuffle,是SSE的精华,这样的话,如果用到了shuffle类的函数,所有的代码都要从算法层次上更改。同样的打包函数也是有类似的情况。
特别是_mm_shuffle_epi8这个函数,他其实可以代替其他所有的shuffle,因为他是以字节为单位的。同样_mm256_shuffle_epi8则是以高低2个128位lanes独立操作,相互之间的shuffle互不相干,这样导致高低位之间无法直接交流。
另外,还有一个比较特别的移位函数,也是以128位一个平面进行操作的,他们就是_mm256_srli_si256、_mm256_slli_si256 ,这也导致一些以字节为单位的移位算法,无法直接使用了。
第四、没有AVX2的AVX对图像处理来说简直是个灾难。
上面说了AVX和SSE的这些不同,这些不同给图像处理带来了很大的困惑,因为图像的数据基本都是以字节为单位的,而且很多计算都是以整形为基础的,在AVX中,强调的主要是高性能计算,提供的函数基本上都是针对浮点数的,很少有整形的函数。也缺少一些数据的相互转换。所以AVX2给我们带来了希望,增加了丰富和完整的数据类型转换函数、以及各种整形的比较、数值计算、移位等功能,可以说,AVX2对于AVX就有点类似于SSE4.2对于SSE,有了他,对于图像来说,就有了灵魂了。
另外,AVX2还增加了一些的permute方面的函数,这个为我们打通AVX中2个独立128位lanes提供了有力的工具和手段。比如说如果我们需要把2个__m256i中的整形数据(8个int32)保存到16个字节中,这肯定是需要使用打包功能的,但是AVX的打包不是按照SSE的方式进行的打包,这个时候我们就可以用_mm256_permutevar8x32_epi32来协调处理。
inline void _mm256_store2si256_16char(unsigned char *Dest, __m256i Result_L, __m256i Result_H)
{
// short A0 A1 A2 A3 B0 B1 B2 B3 A4 A5 A6 A7 B4 B5 B6 B7
__m256i Result = _mm256_packs_epi32(Result_L, Result_H);
// byte A0 A1 A2 A3 B0 B1 B2 B3 0 0 0 0 0 0 0 0 A4 A5 A6 A7 B4 B5 B6 B7 0 0 0 0 0 0 0 0
Result = _mm256_packus_epi16(Result, _mm256_setzero_si256());
// A0 A1 A2 A3 B0 B1 B2 B3 A4 A5 A6 A7 B4 B5 B6 B7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
_mm_storeu_si128((__m128i *)Dest, _mm256_castsi256_si128(_mm256_permutevar8x32_epi32(Result, _mm256_setr_epi32(0, 4, 1, 5, 2, 3, 6, 7))));
}
可以这样认为,_mm256_permutevar8x32_epi32就是类似于SSE环境下的256位的32位shuffle,即真正的_mm256_shuffle_epi32。
AVX2里还增加了一各比较特别的功能,gather系列指令,这个系列的指令可以从不同的位置收集数据到寄存器中,这个是在SSE中缺失的。这个功能可以实现更为快速的数据查表功能,我们后续应该会有一个单独的文章讲这个算子。
第五、AVX相较于SSE的提速可能没有你想象的高
表面上看,AVX一次性可以处理256位数据,SSE只能处理128位,带宽是提高了一倍,但是从实际的测试表现来看,同样的算法,使用AVX的提速比相对于SSE来说绝对是不可能达到1倍的,能有40%的提速就已经很不错了,这也导致我们从SSE转型为AVX时能得到的喜悦绝对没有从C++转型到SSE时那么充足。很多算法只有5%的提速,这当然于算法本身的结构有关,如果是以读取内存为主的程序,提速比会很低,以数值计算、比较等等为主的程序就要稍微高一些,我目前写的一些AVX程序和SSE比较,提速比大概5%到35%之间。
另外一点,在不同的CPU上(都支持AVX及AVX2),同一个算法的提速比例也是不同,我甚至遇到过AVX还比SSE慢一点的CPU(都是64位程序),这个目前我不知道是为什么。
第六、AVX和SSE的选择问题
这个没有绝对的,只是谈点自己的看法。
在PC上,一个算法如果需要使用SIMD优化,除了考虑硬件的因素外(现在市面上能看到的硬件不支持AVX或者AVX2的还是有很多在使用的,特备是AVX2,我他妈的去年买的一个机器,CPU居然还只支持AVX,也是醉了),还要考虑算法本身的粒度,SSE真的很自由,特别是shuffle,说实在的,我倒现在还没想到,如何用AVX2实现 32个字节的自由shuffle, AVX的那个_mm256_shuffle_epi8就是个太监啊。 所以你的算法里需要借用大量这样的shuffle,还是考虑用SSE吧, 如果以32位整形数据或者浮点计算为主,AVX肯定在效率上还是要更为高效。
在学习曲线上,如果你没有AVX的基础,直接从C开始使用AVX,你会发现你要做很多弯路,因为正如前面所述,使用AVX脱离不了SSE,最好先了解一点SSE的知识。
如果有SSE的基础,去转学AVX,则轻松很多,只需要把AVX2里的那个permute、broadcast等等理解透了,你也就基本掌握了真谛。
其他:
十一期间,我大概把我原有的基于SSE算法里抽取20个左右,转换为AVX的版本,另外,还提供了普通的C语言版本的算法,并提供了速度比较,注意,其实这里的C语言算法,并不是真正的C算法了,他只能说是编译器自动向量化后的算法,也就是比较编译器自己的向量化和我们手工向量化的速度差异了。因为在同一个DEMO里,为了照顾AVX的代码,只能选择/arch:AVX选项。
本文可执行Demo下载地址: https://files.cnblogs.com/files/Imageshop/SSE_Optimization_Demo.rar,菜单中蓝色字体显示的部分为已经使用AVX加速的算法,如果您的硬件中不支持AVX,可能这个DEMO你无法运行。
AVX图像算法优化系列一: 初步接触AVX。的更多相关文章
- AVX图像算法优化系列二: 使用AVX2指令集加速查表算法。
查表算法,无疑也是一种非常常用.有效而且快捷的算法,我们在很多算法的加速过程中都能看到他的影子,在图像处理中,尤其常用,比如我们常见的各种基于直方图的增强,可以说,在photoshop中的调整菜单里8 ...
- SSE图像算法优化系列十三:超高速BoxBlur算法的实现和优化(Opencv的速度的五倍)
在SSE图像算法优化系列五:超高速指数模糊算法的实现和优化(10000*10000在100ms左右实现) 一文中,我曾经说过优化后的ExpBlur比BoxBlur还要快,那个时候我比较的BoxBlur ...
- SSE图像算法优化系列二十三: 基于value-and-criterion structure 系列滤波器(如Kuwahara,MLV,MCV滤波器)的优化。
基于value-and-criterion structure方式的实现的滤波器在原理上其实比较简单,感觉下面论文中得一段话已经描述的比较清晰了,直接贴英文吧,感觉翻译过来反而失去了原始的韵味了. T ...
- SSE图像算法优化系列二十二:优化龚元浩博士的曲率滤波算法,达到约1000 MPixels/Sec的单次迭代速度
2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过 ...
- SSE图像算法优化系列十五:YUV/XYZ和RGB空间相互转化的极速实现(此后老板不用再担心算法转到其他空间通道的耗时了)。
在颜色空间系列1: RGB和CIEXYZ颜色空间的转换及相关优化和颜色空间系列3: RGB和YUV颜色空间的转换及优化算法两篇文章中我们给出了两种不同的颜色空间的相互转换之间的快速算法的实现代码,但是 ...
- SSE图像算法优化系列十:简单的一个肤色检测算法的SSE优化。
在很多场合需要高效率的肤色检测代码,本人常用的一个C++版本的代码如下所示: void IM_GetRoughSkinRegion(unsigned char *Src, unsigned char ...
- SSE图像算法优化系列十二:多尺度的图像细节提升。
无意中浏览一篇文章,中间提到了基于多尺度的图像的细节提升算法,尝试了一下,还是有一定的效果的,结合最近一直研究的SSE优化,把算法的步骤和优化过程分享给大家. 论文的全名是DARK IMAGE ENH ...
- SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map(EDM)特征图计算及其优化。
Euclidean distance map(EDM)这个概念可能听过的人也很少,其主要是用在二值图像中,作为一个很有效的中间处理手段存在.一般的处理都是将灰度图处理成二值图或者一个二值图处理成另外一 ...
- SSE图像算法优化系列二十:一种快速简单而又有效的低照度图像恢复算法。
又有很久没有动笔了,主要是最近没研究什么东西,而且现在主流的趋势都是研究深度学习去了,但自己没这方面的需求,同时也就很少有动力再去看传统算法,今天一个人在家,还是抽空分享一个简单的算法吧. 前段日子在 ...
随机推荐
- 自建docker仓库
一.仓库安装 1.系统:CentOS7.9,采用yum安装方式 [root@master ~]# yum install docker-distribution -y ... ... [root@ma ...
- HashSet集合的介绍和哈希值
java.util.Set接口 extends Collection接口 Set接口的特点: 1.不允许存储重复的元素 2.没有索引,没有带索引的方法,也不能使用普通的for循环遍历 java.uti ...
- Java8新特性: CompletableFuture详解
CompletableFuture实现了CompletionStage接口和Future接口,前者是对后者的一个扩展,增加了异步回调.流式处理.多个Future组合处理的能力,使Java在处理多任务的 ...
- STC8H开发(十五): GPIO驱动Ci24R1无线模块
目录 STC8H开发(一): 在Keil5中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) STC8H开发(二): 在Linux VSCode中配置和使用FwLib_STC8封装库(图文详解) ST ...
- java-代码操作服务器之SSH连续发送命令
java操作Linux服务器可以使用专用的jar包,这里介绍使用jsch操作Linux服务器 maven 依赖 <dependency> <groupId>com.jcraft ...
- Vuex与前端表格施展“组合拳”,实现大屏展示应用的交互增强
Vuex 是一个专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式.它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化. 下图是一个产品开发中非常常见的大屏展示界面 ...
- React报错之Invalid hook call
正文从这开始~ 总览 导致"Invalid hook call. Hooks can only be called inside the body of a function compone ...
- NOI 2019 省选模拟赛 T1【JZOJ6082】 染色问题(color) (多项式,数论优化)
题面 一根长为 n 的无色纸条,每个位置依次编号为 1,2,3,-,n ,m 次操作,第 i 次操作把纸条的一段区间 [l,r] (l <= r , l,r ∈ {1,2,3,-,n})涂成颜色 ...
- 第四十九篇:webpack的基本使用(三) --安装和配置html-webpack-plugin插件
好家伙, 1.html-webpack-plugin的作用 讲一下为什么需要这个插件 存在问题:在点开locahost:8080之后出现的是项目的根目录,而不是网页 这时候需要再点开scr文件夹才能看 ...
- C/C++ Capstone 引擎源码编译
Capstone 是一个轻量级的多平台.多架构的反汇编框架.Capstone 旨在成为安全社区中二进制分析和反汇编的终极反汇编引擎.Capstone的编译非常简单只需要一步即可轻松得到对应的Lib库文 ...