Для умножения матриц с использованием SIMD-инструкций SSE (Streaming SIMD Extensions) в языке программирования C++ требуется использовать операции SSE для выполнения параллельных вычислений на данных. SSE предоставляет регистры XMM, которые могут содержать несколько элементов и позволяют выполнять операции над этими элементами одновременно.
Для умножения матриц A размером m × n и B размером n × p с помощью SSE, необходимо выполнить следующие шаги:
1. Создайте два массива для хранения элементов матриц A и B, инициализируйте их значениями.
float A[m][n]; float B[n][p];
2. Создайте массив для хранения результирующей матрицы C размером m × p.
float C[m][p];
3. Перед выполнением умножения матриц, убедитесь, что размеры матриц соответствуют. Если матрицы не совпадают по размерам, необходимо обработать данную ситуацию.
4. Проведите инициализацию SSE, чтобы использовать SIMD-инструкции в коде.
#include <xmmintrin.h>
5. Выполните умножение матриц с использованием SSE. Для этого вам понадобится провести циклы по строкам и столбцам для вычисления каждого элемента результирующей матрицы.
for (int i = 0; i < m; ++i)
{
for (int j = 0; j < p; ++j)
{
__m128 sum = _mm_setzero_ps(); // инициализация суммы для элемента C[i][j]
for (int k = 0; k < n; ++k)
{
__m128 a = _mm_set1_ps(A[i][k]); // загрузка элемента A[i][k] в SIMD-регистр
__m128 b = _mm_load_ps(&B[k][j]); // загрузка элемента B[k][j] в SIMD-регистр
sum = _mm_add_ps(sum, _mm_mul_ps(a, b)); // умножение элементов A[i][k] и B[k][j], а затем сложение результатов
}
_mm_store_ss(&C[i][j], sum); // сохранение скалярного результата в C[i][j]
}
}
6. Отключите используемые SSE-инструкции для последующего кода.
#include <xmmintrin.h>
Замечание:
- SSE выполняет параллельные вычисления на уровне одиночных элементов данных матрицы. Для достижения максимальной производительности необходимо убедиться, что ваш код корректно выравнен по границе 16 байт для загрузки и сохранения данных с использованием SSE.
В заключение, использование SIMD-инструкций SSE позволяет улучшить производительность операций над большими массивами данных, такими как умножение матриц. Однако, при использовании SIMD-инструкций необходимо учитывать особенности аппаратной реализации и выравнивание данных, чтобы гарантировать корректность и производительность вашего кода.