通过SSE加速矩阵乘法(C++)
SSE是指Streaming SIMD Extensions,是一种SIMD指令集,它可以加速矩阵乘法等计算密集型任务。通过使用SSE指令集,可以在C++中实现矩阵乘法的加速。
以下是一个使用SSE加速矩阵乘法的示例代码:
#include<iostream>
#include <emmintrin.h> // SSE2
void matrix_multiply(float* A, float* B, float* C, int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
float sum = 0;
for (int k = 0; k < n; k++) {
sum += A[i*n+k] * B[k*n+j];
}
C[i*n+j] = sum;
}
}
}
void matrix_multiply_sse(float* A, float* B, float* C, int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j += 4) {
__m128 sum = _mm_setzero_ps();
for (int k = 0; k < n; k++) {
__m128 a = _mm_set1_ps(A[i*n+k]);
__m128 b = _mm_load_ps(&B[k*n+j]);
sum = _mm_add_ps(sum, _mm_mul_ps(a, b));
}
_mm_store_ps(&C[i*n+j], sum);
}
}
}
int main() {
int n = 1000;
float* A = new float[n*n];
float* B = new float[n*n];
float* C = new float[n*n];
for (int i = 0; i < n*n; i++) {
A[i] = i;
B[i] = i;
}
matrix_multiply(A, B, C, n);
matrix_multiply_sse(A, B, C, n);
delete[] A;
delete[] B;
delete[] C;
return 0;
}
在上述代码中,matrix_multiply
函数是一个普通的矩阵乘法函数,而matrix_multiply_sse
函数则是使用SSE指令集实现的加速版本。
在matrix_multiply_sse
函数中,我们使用__m128
类型来表示一个128位的向量,使用_mm_setzero_ps
函数来初始化向量为0,使用_mm_set1_ps
函数来将一个标量值复制到向量中,使用_mm_load_ps
函数来加载向量数据,使用_mm_mul_ps
函数来实现向量乘法,使用_mm_add_ps
函数来实现向量加法,使用_mm_store_ps
函数来存储向量数据。
通过使用SSE指令集,可以大大加速矩阵乘法等计算密集型任务的执行速度。
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