@N
в L1 данные загружаются порциями 64 байта
Size: a a a
2020 September 14
@N
ты никак на это влиять не можешь
IL
ну не, надо же позаботиться про то, что на один элемент стоблца весь кешлайн почти вхолостую загружаешь
Как мне кажется под такие инструменты нужно сделать какой-нибудь постоянный публичный интерфейс и внедрить модульную имплементацию(например через шаблоны). И потом внутри сделать стандартный и привычный алгоритм, а затем под процессор делать выбор конкретной имплементации
CC
в L1 данные загружаются порциями 64 байта
В спарках по 128, не?
YB
ты не можешь без кеша, понятие "кешлайн" у тебя всё равно существует на уровне L1 кеша независимо от того, как ты пишешь код
#pragma vector nontemporal
CC
Ну это нюансы
YB
и кэширование нахуй
@N
В спарках по 128, не?
я условно, на разных архитектурах по-разному
AZ
Транс-сатанистский анархист с лозунгом «К чёрту полицию» выиграл номинацию на пост шерифа Нью-Хэмпшир из-за отсутствия конкурентов
Кандидат от народа
Кандидат от народа
CC
Шерифа должен одобрить губернатор
IL
Как мне кажется под такие инструменты нужно сделать какой-нибудь постоянный публичный интерфейс и внедрить модульную имплементацию(например через шаблоны). И потом внутри сделать стандартный и привычный алгоритм, а затем под процессор делать выбор конкретной имплементации
(по крайне мере сейчас в рамках эксперимента в проекте пытаюсь такую штуку делать, что бы мок-классы для тестов легко прокидывать)
@N
#pragma vector nontemporal
ну эта прагма тебе обработает сразу cachline_size/sizeof(element) столбцов за раз, или опять же один элемент
CC
Это чучело не одобрят
@N
ну эта прагма тебе обработает сразу cachline_size/sizeof(element) столбцов за раз, или опять же один элемент
если это будет один элемент, то опять же вхолостую L1 гоняешь
YB
ну эта прагма тебе обработает сразу cachline_size/sizeof(element) столбцов за раз, или опять же один элемент
короч надо мерять, но в любом случае векторизировать
@N
короч надо мерять, но в любом случае векторизировать
ну там не надо ничего искусственно векторизовывать, векторизацию компилятор сам тут сделает
@N
а вот порядок обхода данных компилятор за тебя не изменит
p
ты никак на это влиять не можешь
Спорно, всегда Можно создать свою архитектуру
@N
короч надо мерять, но в любом случае векторизировать
ну да, сначала VTune, потом думать, в реальности оно выглядит как-то так
YB
ну там не надо ничего искусственно векторизовывать, векторизацию компилятор сам тут сделает
нихуя он не может векторизировать а ля
он слишком туп
int i,j;//, ii=0,jj=0;
// variables for vector section
int vindexm [8]={0, MAX1, MAX1*2, MAX1*3, MAX1*4, MAX1*5, MAX1*6, MAX1*7 };
__m256i vindex = _mm256_load_si256((__m256i *) &vindexm[0]);
__m256 vec1, vec2, vec3, vec4, vec5, vec6, vec7, vec8;
for(i=0; i<MAX1; i+=8){
for(j=0; j<MAX2; j+=8){
//loading from columns
vec1 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+0],vindex,4);
vec2 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+1],vindex,4);
vec3 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+2],vindex,4);
vec4 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+3],vindex,4);
vec5 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+4],vindex,4);
vec6 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+5],vindex,4);
vec7 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+6],vindex,4);
vec8 = _mm256_i32gather_ps (&a[i][j+7],vindex,4);
//storing to the rows
_mm256_store_ps(&a_tra[j+0][i], vec1);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+1][i], vec2);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+2][i], vec3);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+3][i], vec4);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+4][i], vec5);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+5][i], vec6);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+6][i], vec7);
_mm256_store_ps(&a_tra[j+7][i], vec8);
}
}
он слишком туп