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( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記

( ゚∀゚)o彡°オパーイ!オパーイ! ( ;゚皿゚)ノシΣ フィンギィィーーッ!!!

GolangでSIMDプログラミング

以前から気になっていたSIMDプログラミングをGoでやってみた。

Single Instruction Multiple Data (SIMD) 演算とは1回の命令で複数のデータを同時に処理する演算です.近年の CPU には SIMD 演算を行うことができる SIMD 演算器が搭載されており,Intel 社の CPU ならば Streaming SIMD Extensions (SSE) を用いることで SIMD 演算を行うことが可能です.SSE は CPU に搭載されている 128bit レジスタを用いて演算を行うため単精度データならば4つ,倍精度データならば2つずつ演算を行うことができます.また,近年 SSE 後継の SIMD 拡張命令として Intel Advanced Vector eXtentions (AVX) が登場しました.AVX は第2世代 Intel Core i シリーズのプロセッサ (Sandy Bridge) から使用することが可能であり,演算幅が SSE の2倍の 256bit となっています.つまり,単精度データならば8つ,倍精度データならば4つずつ演算を行うことが可能です.

http://kawa0810.hateblo.jp/entry/20120303/1330797281

といっても、GoのコンパイラSIMDを使ったバイナリを吐くかというとそうではないので、アセンブラなりCなりでSIMDを使うように書いてcgoから使う、という形になる。今後も、GoがSIMD対応することは無さそう(Google グループ)

アセンブラを書くのはつらい(というか書けない)ので、gcc組み込みのSIMD intrinsicsをcgoから使う。intrinsics関数を利用するとcからSSE/AVXを利用できる。今回はSandy Bridgeから利用できるAVXを使って、32bitのfloatの加算をやってみた。

コード

cgoのCFLAGSに -mavxを指定して、gccにAVXを使用するように指定し、immintrin.hをincludeするだけで、cgoからAVXを使える。簡単。


注意点

cgoからintrinsicsを使う際には、注意しなければならないことがある。intrinsicsでSIMD演算を行う場合、

という流れになる。
AVXだと32bit * 8 = 256bitを一度にレジスタにロードして、結果を取り出すことになる。
ここで、メモリとレジスタのやりとりにおいては、対象アドレスが32byteにAlignされている必要がある。
32byte Alignとは、ポインタのアドレスが32で割り切れるようになっている、という意味。

intrinsicsでは、floatの配列を__m256という型にキャストすれば、レジスタとのやりとりをよしなにやってくれるようだが、このときのfloat配列のアドレスは、上述のように32byte alignedである必要がある。

さて、Goからintrinsics関数を利用するときに、このfloat配列のアドレスをどうするのか、という問題が発生する。
対策は2つ。

  • C側でfloat配列を確保する
  • GoでSliceを確保し、Sliceの先頭アドレスを渡す

C側で確保する場合は、話は簡単で、_mm_malloc関数を使うと指定bitでalignして確保できる。他にもgcc4.7からalignを指定する機能もある。ただし、Cで確保した配列をGoのSliceとして扱うには、ちょっとした変換が必要である。また、C側で確保したメモリなのでGoのGC管理下にない。解放のタイミングはプログラマが責任を持つ必要がある。ちょっと、つらい。

GoのSliceを利用する場合、確保されたアドレスが32byte alignedである保証はない。したがって、intrinsicsで非alignedでも利用できる命令(_mm256_loadu_ps)を用いる。この場合は、それなりのオーバーヘッドが発生する。

ベンチマーク結果

Cでメモリ確保する版(BenchmarkAvxAdd)、GoのSliceを渡す版(BenchmarkNonAlignedAvxAdd)、Goのforループで加算する版(BenchmarkGoAdd)でベンチマークを取ってみた。

BenchmarkAvxAdd 3000000 415 ns/op
BenchmarkNonAlignedAvxAdd 1000000 1143 ns/op
BenchmarkGoAdd 1000000 2059 ns/op

32byteにalignした場合が最も速くて、Goのループに比べて約5倍高速。32byte alignedで無い場合は、alignedに比べて2倍強遅くなっている。

ベンチマーク結果をみると、かなりの高速化が期待できる。
Goでwaifu2xのような画像処理を高速に書く場合は、一部の演算をSIMD化する、という最適化はありなのかも知れない。