..

Simd_about

SIMD

链接：https://www.intel.com/content/www/us/en/docs/intrinsics-guide/index.html#expand=3904,3913,4011,34,4014,4602,4011

指令集分类如下

1.MMX

  • 首次引入：1997 年（Pentium MMX）。
  • 寄存器：8 个 64-bit 寄存器（mm0~mm7），与 x87 FPU 共享。
  • 数据类型：整数（8-bit, 16-bit, 32-bit）。
  • 主要应用：图像、视频处理。
  • 局限性：仅支持整数运算，不支持浮点运算；由于与 x87 FPU 共享寄存器，需要 EMMS 指令清理状态。

2.SSE

  • 首次引入：1999 年（Pentium III）。
  • 寄存器：8 个 128-bit 浮点寄存器（xmm0~xmm7），后扩展至 16 个（x86-64 模式）。
  • 主要改进：独立的 SIMD 浮点寄存器，不再与 FPU 共享；支持单精度浮点数（SSE2 开始支持整数运算）。

SSE

发布于 1999，主要改进是 128-bit SIMD，支持单精度浮点运算。

SSE2

发布于 2001，新增了 144 条指令，支持 整数运算 + 双精度浮点，主要用于科学计算、加密、视频处理。

SSE3

发布于 2004，新增了 13 条指令，支持水平加法、线程同步，主要用于矩阵运算、DSP。

SSSE3

发布于 2006，新增了 32 条指令，支持整数混洗、绝对值、乘法加法，主要用于图像处理、加密、压缩。

SSE4.1

发布于 2007，新增了 47 条指令，支持点积、插值、整数插入提取，主要用于 3D 图形、物理仿真。

SSE4.2

发布于 2008，新增了 7 条指令，支持字符串处理、CRC32，主要用于字符串匹配、网络协议校验。

3.AVX

  • 首次引入：2011 年（Sandy Bridge）。
  • 寄存器：16 个 256-bit ymm0~ymm15（x86-64）。
  • 主要改进：扩展寄存器宽度到 256-bit，提高吞吐量；支持 FMA（Fused Multiply-Add，融合乘加）。

AVX

  • 首次引入：2011 年（Sandy Bridge）
  • 主要特点：256-bit 寄存器（ymm0 ~ ymm15）；支持 FMA（融合乘加），但 FMA 需要额外指令集支持；改进指令编码（VEX 编码，减少指令长度）。
  • 用途：浮点运算优化（科学计算、金融计算）；多媒体处理；加密算法。

F16C（Float 16 Conversion）

  • 首次引入：2012 年（Ivy Bridge）。
  • 主要特点：支持 float32（单精度） 和 float16（半精度） 转换；主要用于 深度学习，因为 float16 在 AI 计算中更节省内存。
  • 用途：神经网络（AI 计算）；图形渲染。

FMA

Fused Multiply-Add

  • 首次引入：2013 年（Haswell）。

  • 主要特点：融合乘加（a * b + c 作为单个指令），提高计算效率；减少舍入误差，提高精度。
  • 用途：科学计算；神经网络训练；物理仿真。

AVX2

  • 首次引入：2013 年（Haswell）。
  • 主要特点：AVX 的整数扩展；支持 256-bit 整数运算（SSE 只能 128-bit）；支持 gather 指令（从多个地址加载数据）；更高效的 bit 操作。
  • 用途：图像处理；机器学习；高性能计算。

AVX_VNNI

Vector Neural Network Instructions

  • 首次引入：2021 年（Alder Lake）。
  • 主要特点：主要用于 加速 INT8 计算（深度学习推理）；允许高效执行 点积运算；计算模式：C += A * B。
  • 用途：神经网络推理；机器学习。

AVX_VNNI_INT8

  • 首次引入：2022 年（Sapphire Rapids）。
  • 主要特点：针对 INT8 数据的 VNNI 扩展；提升 AI 计算效率。
  • 用途：加速 AI 推理（INT8 计算）；机器学习；边缘计算（低功耗 AI）。

AVX_NE_CONVERT

  • 首次引入：2022 年（Sapphire Rapids）。
  • 主要特点：支持新的浮点格式转换；可在 BF16（Brain Floating Point）与 FP32 之间转换。
  • 用途：深度学习（FP32 → BF16 提高计算效率）；图像处理。

AVX_IFMA

Integer Fused Multiply-Add

  • 首次引入：2023 年（Meteor Lake）。
  • 主要特点：用于大整数（Big Integer）计算；支持 52-bit 整数 FMA 计算。
  • 用途：密码学（RSA 加密）；高精度整数计算。

AVX_VNNI_INT16

  • 首次引入：2023 年（Meteor Lake）。
  • 主要特点：扩展 AVX_VNNI 以支持 INT16；适用于高精度 AI 计算。
  • 用途：神经网络计算；AI 推理（更高精度）。

SHA512

  • 首次引入：2023 年（Meteor Lake）
  • 主要特点：加速 SHA-512 哈希计算。
  • 用途：安全协议；加密。

SM3/SM4

  • 首次引入：2023 年（Meteor Lake）。
  • 主要特点：中国国家标准密码算法；SM3：哈希算法（类似 SHA-256）；SM4：对称加密算法（类似 AES）。
  • 用途：政府和企业安全通信；加密存储。

4.AVX-512

  • 首次引入：2016 年（Skylake-X，Xeon 服务器）。
  • 寄存器：16 个 512-bit zmm0zmm15，支持 32 个寄存器（zmm0zmm31）在特定架构中。
  • 掩码寄存器：增加 8 个 64-bit k0~k7，用于条件执行。
  • 主要改进：512-bit 超宽向量，提高吞吐量；支持 VL（Vector Length）灵活调整宽度（128/256/512-bit）；新增矩阵计算、神经网络优化指令。

5.AMX

  • 首次引入：Intel Sapphire Rapids（2023） 。
  • 主要特点：主要用于 人工智能（AI） 和 矩阵计算；不是传统的 SIMD，而是一个 Tile-Based 加速 方案；依赖 新增加的 Tile 寄存器（8×1024-bit）。

  • 关键机制：8 个 Tile 寄存器（TMM0-TMM7），每个 1024-bit。

  • 指令：AMX_TILELOAD（从内存加载矩阵数据）；AMX_TILEMUL（矩阵乘法）；AMX_TILEST（存回结果）。
  • 应用：深度学习推理（TensorFlow, PyTorch）；图像/视频处理；大规模矩阵运算。

6.SVLM

  • SVLM不是一个硬件指令集，而是 Intel 提供的 数学运算库，用于支持 SIMD 计算。

  • 主要用于 三角函数、指数、对数等数学计算。

  • 适用于 SSE、AVX、AVX-512 平台。
  • 为什么需要 SVML？在 SIMD 中计算 sin(x), exp(x), log(x) 这些数学函数并不直接受 CPU 指令支持。SVML 通过优化的向量数学库 实现了这些计算，并且能够 自动向量化。

7.Other

需要则补充。

相比于 GPU

SIMD（单指令多数据）和GPU（图形处理单元）都用于加速计算，但它们的设计目标、适用场景以及局限性有所不同：

1. 架构区别

特性 SIMD GPU
执行单元 CPU内部的向量寄存器和SIMD ALU 多个流处理器（CUDA核心、SM）
并行粒度 指令级别（单指令作用于多个数据） 线程级别（多个线程并行执行）
控制逻辑 受CPU控制，适合低延迟计算 适合大规模并行计算，控制逻辑相对简单
存储架构 依赖CPU缓存层次结构（L1/L2/L3缓存） 具有大量专用显存（GDDR、HBM）
适用编程模型 AVX、SSE、Neon、Altivec等 CUDA、OpenCL、Metal、DirectCompute等

2. 适用场景

计算任务 SIMD GPU
图像/视频处理 部分适用（如AVX512加速滤波） 强适用（如CUDA/OpenCL加速图像处理）
科学计算（矩阵运算、线性代数） 适用于小规模矩阵运算 适用于大规模矩阵运算（如深度学习）
游戏/3D渲染 仅限CPU端优化 GPU核心任务，极其适合
加密/哈希计算 适合特定指令集（AES-NI等） 适用于大规模哈希计算（如密码学挖矿）
人工智能/深度学习 仅适用于小规模推理 训练和推理都适用，Tensor Core优化
金融建模（如蒙特卡洛模拟） 适用于小规模计算 适用于大规模并行计算
物理仿真 适用于少量并行计算 适用于大规模粒子仿真

3. 局限性

SIMD 局限性

  1. 并行度受限：CPU SIMD单元通常只有128–512位宽（如SSE/AVX），并行度有限。
  2. 数据对齐要求：SIMD通常要求数据按对齐方式存储，否则会有性能损失。
  3. 分支处理能力较弱：SIMD流水线受限于分支预测，遇到复杂逻辑时效率下降。
  4. 扩展性受限：受CPU架构限制，SIMD无法轻松扩展至大规模并行计算。

GPU 局限性

  1. 延迟较高：GPU适用于高吞吐量但延迟较高的任务，不适合低延迟计算。
  2. 指令灵活性较差：GPU适合数据并行计算，不适合复杂的控制流。
  3. CPU-GPU通信开销：数据传输（PCIe带宽限制）可能成为瓶颈，影响性能。
  4. 依赖专门的软件优化：需要CUDA、OpenCL等特定框架，不如SIMD易用。