Vc

ขณะนี้ Vc อยู่ในโหมดการบำรุงรักษาและไม่ได้รับการพัฒนาอีกต่อไป อย่างไรก็ตาม เรายังคงตรวจสอบคำขอดึงข้อมูลพร้อมการแก้ไขข้อบกพร่องจากชุมชนต่อไป

คุณอาจสนใจที่จะเปลี่ยนไปใช้ std-simd GCC 11 มี std::simd เวอร์ชันทดลองเป็นส่วนหนึ่งของ libstdc++ ซึ่งใช้ได้กับ clang เช่นกัน คุณสมบัติที่มีอยู่ใน Vc 1.4 และไม่มีอยู่ใน std-simd จะเปลี่ยนเป็น Vc 2.0 ในที่สุดซึ่งขึ้นอยู่กับ std-simd

VC: ประเภท C++ แบบพกพาและมีค่าใช้จ่ายเป็นศูนย์สำหรับการเขียนโปรแกรมข้อมูลแบบขนานอย่างชัดเจน

โดยเฉพาะ CPU และ GPU รุ่นล่าสุด ต้องใช้รหัสข้อมูลคู่ขนานเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ความขนานของข้อมูลต้องการให้ใช้ลำดับการดำเนินการเดียวกันกับข้อมูลอินพุตที่แตกต่างกัน ดังนั้น CPU และ GPU จึงสามารถลดฮาร์ดแวร์ที่จำเป็นสำหรับการถอดรหัสและกำหนดเวลาคำสั่ง เพื่อรองรับหน่วยทางคณิตศาสตร์และลอจิกที่มากขึ้น ซึ่งดำเนินการคำสั่งเดียวกันพร้อมกัน บนสถาปัตยกรรม CPU จะมีการใช้งานผ่านการลงทะเบียน SIMD และคำแนะนำ รีจิสเตอร์ SIMD เดียวสามารถจัดเก็บค่า N และคำสั่ง SIMD เดียวสามารถดำเนินการการดำเนินการ N กับค่าเหล่านั้นได้ บนสถาปัตยกรรม GPU เธรด N ทำงานด้วยการซิงค์ที่สมบูรณ์แบบ ป้อนโดยตัวถอดรหัส/ตัวกำหนดเวลาคำสั่งเดียว แต่ละเธรดมีหน่วยความจำภายในและดัชนีที่กำหนดเพื่อคำนวณออฟเซ็ตในหน่วยความจำสำหรับการโหลดและการจัดเก็บ

คอมไพเลอร์ C++ ปัจจุบันสามารถทำการแปลงรหัสสเกลาร์เป็นคำสั่ง SIMD ได้โดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม คอมไพลเลอร์ต้องสร้างคุณสมบัติที่แท้จริงของอัลกอริทึมที่สูญหายไปเมื่อนักพัฒนาเขียนการใช้งานแบบสเกลาร์ล้วนๆ ใน C++ ด้วยเหตุนี้ คอมไพเลอร์ C++ จึงไม่สามารถเวกเตอร์โค้ดใดๆ ให้กับตัวแปรข้อมูลคู่ขนานที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง data-parallel loop ที่ใหญ่กว่าซึ่งครอบคลุมหลายฟังก์ชันหรือแม้แต่หน่วยการแปล มักจะไม่ถูกแปลงเป็นโค้ด SIMD ที่มีประสิทธิภาพ

ไลบรารี Vc มีลิงก์ที่ขาดหายไป ประเภทของมันทำให้สามารถระบุการดำเนินการข้อมูลแบบขนานได้อย่างชัดเจนบนค่าหลายค่า ความเท่าเทียมจึงถูกเพิ่มเข้ามาผ่านระบบพิมพ์ แนวทางการแข่งขันระบุความเท่าเทียมผ่านโครงสร้างการควบคุมใหม่และผลที่ตามมาคือความหมายใหม่ภายในเนื้อความของโครงสร้างการควบคุมเหล่านี้

Vc เป็นไลบรารีซอฟต์แวร์ฟรีที่ช่วยให้โค้ด C++ เป็นเวกเตอร์ได้ง่าย มี API ที่ใช้งานง่ายและมอบความสามารถในการพกพาระหว่างคอมไพเลอร์และเวอร์ชันคอมไพเลอร์ต่างๆ รวมถึงความสามารถในการพกพาระหว่างชุดคำสั่งเวกเตอร์ต่างๆ ดังนั้น แอปพลิเคชันที่เขียนด้วย Vc จึงสามารถคอมไพล์ได้สำหรับ:

• AVX และ AVX2
• SSE2 สูงถึง SSE4.2 หรือ SSE4a
• สเกลาร์
• AVX-512 (การพัฒนา Vc 2)
• นีออน (อยู่ระหว่างการพัฒนา)
• NVIDIA GPUs / CUDA (วิจัย)

หลังจากที่ Intel ยกเลิกการรองรับ MIC ด้วย ICC 18 แล้ว Vc 1.4 ก็ลบการสนับสนุนออกไปด้วย

ตัวอย่าง

การใช้งานบนคอมไพเลอร์ Explorer

• ตัวอย่างซิมไดซ์
• โมเมนตัมรวมและการก้าวเวลาของ std::vector<Particle>
• ตัวอย่างเมทริกซ์: ใช้การเวคเตอร์แนวตั้งซึ่งไม่ได้ปรับขนาดตามขนาดเวกเตอร์ที่ต่างกัน อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างนี้ให้คำแนะนำในการเปรียบเทียบกับโซลูชันที่คล้ายกันของภาษาหรือไลบรารีอื่น
• ตัวแก้ปัญหา N-vortex แสดง simdize d วนซ้ำ std::vector<float> จำนวนมาก โปรดทราบว่าแฟล็ก -march มีความสำคัญเพียงใด เมื่อเปรียบเทียบกับแบบธรรมดา -mavx2 -mfma

ผลิตภัณฑ์สเกลาร์

เริ่มจากโค้ดสำหรับคำนวณผลิตภัณฑ์สเกลาร์ 3 มิติโดยใช้บิวด์อินโฟลต:

 using Vec3D = std::array< float , 3 >;
float scalar_product (Vec3D a, Vec3D b) {
  return a[ 0 ] * b[ 0 ] + a[ 1 ] * b[ 1 ] + a[ 2 ] * b[ 2 ];
}

เมื่อใช้ Vc เราสามารถกำหนดเวกเตอร์โค้ดได้อย่างง่ายดายโดยใช้ประเภท float_v :

 using Vc::float_v
using Vec3D = std::array<float_v, 3 >;
float_v scalar_product (Vec3D a, Vec3D b) {
  return a[ 0 ] * b[ 0 ] + a[ 1 ] * b[ 1 ] + a[ 2 ] * b[ 2 ];
}

ข้อมูลข้างต้นจะปรับขนาดเป็น 1, 4, 8, 16 และอื่นๆ ผลิตภัณฑ์สเกลาร์ที่คำนวณแบบขนาน ขึ้นอยู่กับความสามารถของฮาร์ดแวร์เป้าหมาย

สำหรับการเปรียบเทียบ การทำเวคเตอร์แบบเดียวกันโดยใช้อินทรินซิกของ Intel SSE นั้นมีรายละเอียดมากกว่า และใช้สัญลักษณ์นำหน้า (เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชัน):

 using Vec3D = std::array<__m128, 3 >;
__m128 scalar_product (Vec3D a, Vec3D b) {
  return _mm_add_ps ( _mm_add_ps ( _mm_mul_ps (a[ 0 ], b[ 0 ]), _mm_mul_ps (a[ 1 ], b[ 1 ])),
                    _mm_mul_ps (a[ 2 ], b[ 2 ]));
}

ข้อมูลข้างต้นจะไม่ปรับขนาดเป็น AVX, AVX-512 ฯลฯ และไม่สามารถพกพาไปยัง SIMD ISA อื่นๆ ได้

ข้อกำหนดด้านการสร้าง

cmake >= 3.0

คอมไพเลอร์ C ++ 11:

• GCC >= 4.8.1
• เสียงดังกราว >= 3.4
• ไอซีซี >= 18.0.5
• Visual Studio 2019 (เป้าหมาย 64 บิต)

การสร้างและติดตั้ง Vc

• โคลน Vc และเริ่มต้นโมดูลย่อย git ของ Vc:

git clone https://github.com/VcDevel/Vc.git
cd Vc
git submodule update --init

• สร้างไดเร็กทอรีบิลด์:

$ mkdir build
$ cd build

• กำหนดค่าด้วย cmake และเพิ่มตัวเลือกที่เกี่ยวข้อง:

$ cmake ..

ทางเลือก ระบุไดเร็กทอรีการติดตั้ง:

$ cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/Vc ..

ทางเลือก รวมการสร้างการทดสอบหน่วย:

$ cmake -DBUILD_TESTING=ON ..

บน Windows หากคุณติดตั้ง Visual Studio หลายเวอร์ชัน คุณสามารถเลือกได้หนึ่งเวอร์ชัน:

$ cmake -G " Visual Studio 16 2019 " ..

ดู cmake --help สำหรับรายการตัวสร้างที่เป็นไปได้

• สร้างและติดตั้ง:

$ cmake --build . -j 16
$ cmake --install . # may require permissions

บน Windows คุณยังสามารถเปิด Vc.sln ใน Visual Studio และสร้าง/ติดตั้งจาก IDE ได้

เอกสารประกอบ

เอกสารถูกสร้างขึ้นผ่าน doxygen คุณสามารถสร้างเอกสารประกอบได้โดยการรัน doxygen ในไดเร็กทอรีย่อย doc หรือคุณสามารถค้นหาเอกสารประกอบทุกคืนได้ที่:

• 1.4 สาขา
• 1.4.4 ปล่อย
• 1.4.3 การเปิดตัว
• 1.4.2 การเปิดตัว
• 1.4.1 การเปิดตัว
• ปล่อย 1.4.0
• 1.3 สาขา
• ปล่อย 1.3.0
• ปล่อย 1.2.0
• ปล่อย 1.1.0
• สาขา0.7

สิ่งตีพิมพ์

• M. Kretz, "การขยาย C++ สำหรับการเขียนโปรแกรมข้อมูลแบบขนานที่ชัดเจนผ่านประเภทเวกเตอร์ SIMD", มหาวิทยาลัยเกอเธ่ แฟรงก์เฟิร์ต, วิทยานิพนธ์, 2015
• M. Kretz และ V. Lindenstruth, "Vc: ไลบรารี C++ สำหรับการทำเวกเตอร์อย่างชัดเจน", ซอฟต์แวร์: การปฏิบัติและประสบการณ์, 2011
• M. Kretz, "การใช้ระบบ Multi- และ Many-Core อย่างมีประสิทธิภาพด้วย Vectorization และ Multithreading", มหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์ก, 2009

ดำเนินการบูรณาการฟังก์ชันการทำงานของ Vc ในไลบรารีมาตรฐาน C++

ใบอนุญาต

VC ได้รับการเผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของใบอนุญาต BSD 3 ข้อ