SIMD 编程实践：在 openEuler 上 x86 AVX 与 ARM Neon 性能探索

前言

在处理大规模数据计算时，CPU 的性能和指令集能力直接影响应用效率。SIMD（单指令多数据）技术允许 CPU 在单条指令下同时处理多条数据，是提升图像处理、科学计算和高性能计算任务效率的重要手段。

为了研究 SIMD 在不同架构上的实际表现，本次实验选取 openEuler 平台，对 x86 的 AVX2 与 ARM 的 Neon 指令进行了实践与对比。目标是通过实际代码运行数据，了解两种 SIMD 技术在性能优化上的差异和优势，为多算力平台上的软件开发提供参考。

接下来就由我带大家一起来进行实验讲解。

一、实验任务：浮点数组相加

为了衡量性能，我需要一个简单但计算量大的任务。我选择了“两个巨大的浮点数数组相加”，这是一个在很多领域都非常常见的操作。

1. 基础环境

• x86 平台: Intel Xeon (支持 AVX2), openEuler 22.03 LTS
• ARM 平台: 鲲鹏 920 (支持 Neon), openEuler 22.03 LTS
• 编译器: 两边都使用 openEuler 自带的 GCC 10.3.1

2. 基准代码 (The Slow Way)

这是我的性能基准——一个平平无奇的、用 for 循環實現的 C++ 版本。

// benchmark.cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>

void vector_add(float* a, float* b, float* c, int n) {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

int main() {
    // ... 初始化 a, b, c 数组 ...
    auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    vector_add(a, b, c, size);
    auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    // ... 计算并打印耗时 ...
    return 0;
}

我先在两个平台上编译并运行了这个基准版本，记录下它的耗时。这是我们后续优化的“参照物”。

二、x86 平台优化：AVX2

AVX (Advanced Vector Extensions) 是 Intel CPU 上的 SIMD 技术。AVX2 可以一次性处理 8 个 32位浮点数，理论上能带来 8 倍的性能提升！

1. 编写 AVX 优化代码

我使用 immintrin.h 头文件里的“intrinsic”函数，它们就像是 C++ 里的汇编指令“快捷方式”。

// benchmark_avx.cpp
#include <immintrin.h>

void vector_add_avx(float* a, float* b, float* c, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i += 8) {
        __m256 va = _mm256_loadu_ps(a + i);
        __m256 vb = _mm256_loadu_ps(b + i);
        __m256 vc = _mm256_add_ps(va, vb);
        _mm256_storeu_ps(c + i, vc);
    }
}

代码看起来有点“奇怪”，但逻辑很清晰：一次加载8个元素，一次相加，一次存回。这就是 SIMD 的魔力。

2. 编译并见证奇迹

编译 AVX 代码需要加上特定参数 -mavx。

# (在 x86 平台上执行)
g++ benchmark_avx.cpp -O2 -mavx -o benchmark_avx

# 运行并记录耗时
./benchmark_avx

当我看到终端输出的耗时，我惊呆了。时间从几百毫秒骤降到了几十毫秒，性能提升是肉眼可见的！

三、ARM 平台优化：Neon

Neon 是 ARM 平台上的 SIMD 技术。它一次可以处理 4 个 32位浮点数，理论性能提升是 4 倍。

1. 编写 Neon 优化代码

我查阅了 ARM 的文档，用 arm_neon.h 里的 intrinsic 函数重写了代码。

// benchmark_neon.cpp
#include <arm_neon.h>

void vector_add_neon(float* a, float* b, float* c, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i += 4) {
        float32x4_t va = vld1q_f32(a + i);
        float32x4_t vb = vld1q_f32(b + i);
        float32x4_t vc = vaddq_f32(va, vb);
        vst1q_f32(c + i, vc);
    }
}

代码风格和 AVX 略有不同，但思想是完全一致的。

2. 编译并感受 ARM 的力量

# (在 ARM 平台上执行)
g++ benchmark_neon.cpp -O2 -o benchmark_neon

# 运行并记录耗时
./benchmark_neon

同样，性能提升非常显著！虽然理论倍数不如 AVX2，但相较于基准版本，也是一次巨大的飞跃。

四、我的复盘：数据与感悟

我将所有数据整理到一张表中，进行最终的对决。

SIMD 性能对决结果：

我的评测感悟：

1. SIMD 的威力是真实的：这次探索彻底打消了我对 SIMD 的疑虑。它不是什么虚无缥缈的“黑科技”，而是能给代码带来数倍性能提升的、实实在在的“大杀器”。
2. x86 vs. ARM：在绝对性能上，x86 的 AVX2 凭借更宽的向量宽度（256位 vs. 128位）取得了胜利。但在能效比上，ARM 平台在达到接近 4 倍性能提升的同时，整机功耗和发热都控制得非常出色。
3. openEuler 的关键作用：这次跨架构的探索之旅能如此顺畅，openEuler 功不可没。它为两个平台提供了版本一致、行为一致的 GCC 编译器和开发环境。我写的 intrinsic 代码无需任何修改，就能在各自的平台上被正确识别和编译。这种统一、无缝的开发体验，对于我们这些需要面向多样性算力进行性能优化的开发者来说，是无价的。

结语：

通过这次 SIMD 编程实践，我亲手在 x86 和 ARM 平台上探索了 AVX 与 Neon 指令的性能潜力。在操作过程中，我不仅掌握了如何利用 SIMD 提升数组计算效率，更深刻理解了“软件与硬件协同优化”的重要性。希望我的经验能给大家启发：在 openEuler 这样支持多算力的平台上，勇于动手实践，你也可以学习 SIMD 编程技巧，亲自挖掘硬件潜能，为自己的项目带来显著性能提升。

如果您正在寻找面向未来的开源操作系统，不妨看看DistroWatch 榜单中快速上升的 openEuler: https://distrowatch.com/table-mobile.php?distribution=openeuler，一个由开放原子开源基金会孵化、支持“超节点”场景的Linux 发行版。 openEuler官网：https://www.openeuler.openatom.cn/zh/