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Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。...当代的X86处理器通常都支持了MMX，SSE，AVX等SIMD指令，通过这样的方式来加快了CPU的计算。 当然SIMD指令也是有一定代价的，从上面的图中也能看出端倪。...2.2 如何生成SIMD指令 通常生成SIMD指令的方式通常有两种： Auto Vectorized 自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。...我们也可以直接通过Intel提供的库来直接进行向量化编程，比如SSE的API的头文件为xmmintrin.h， AVX的API头文件为immintrin.h。...这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，并且并不通用。比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。

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利用SIMD指令加速向量搜索

图片Chris Hegarty多年来，Java 平台上运行的代码一直受益于自动向量化——HotSpot C2 编译器中的superword优化，将多个标量操作打包到 SIMD（单指令多数据）向量指令中。...界面很简单，如下所示：到目前为止，这些原始操作已得到标量实现的支持，并通过使用现有的已知技术（例如手动展开循环）来考虑性能。...这是一个简化的标量点积实现，已经去除了展开，（真正的实现可以在这里看到）：最近的变化是JDK现在提供了一种API，可以在运行时可靠地编译为SIMD指令的计算。...首先，有一个循环遍历输入，每次乘以SPECIES::length个元素并累加。然后，将累加器向量缩减。最后，一个标量循环处理任何剩余的“尾部”元素。...请记住，SIMD 提供数据并行性，因此我们处理的数据越多，潜在的好处就越大。在我们的例子中，这与向量的维度大小直接相关——我们期望看到更大的维度大小带来的更大好处。

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    Intel 的AVX2指令集解读

    在Intel Sandy Bridge微架构中，Intel引入了256位SIMD扩展AVX，这套指令集在兼容原MMX、SSE、SSE2对128位整点SIMD支持的基础上，把支持的总向量数据宽度扩展成了256...跨距访存支持 跨距访存支持即访存时，每个SIMD数据的向量数据元素可以来自不相邻的内存地址。...AVX2的跨距访存指令称为”gather”指令，该指令的操作数是一个基地址加一个向量寄存器，向量寄存器中存放着SIMD数据中各个元素相对基地址的偏移量是多少。...有了这条指令，CPU可以轻松用一条指令实现若干不连续数据”聚集”到一个SIMD寄存器中。这会对编译器和虚拟机充分利用向量指令带来很大便利，尤其是自动向量化。...任意位置数据置换指令支持 向量–向量移位支持 之前Intel上的所有SIMD扩展指令的移位操作仅支持所有SIMD数据同时移位相同的位数，有了向量–向量移位支持，就可以为每个SIMD数据做不同的移位操作

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    《游戏引擎架构》阅读笔记 第一部分第4章

    构建改变基的矩阵（P151 2） 4.4 四元数 四元数作用：简化运算 四元数视为三维旋转（P156 last） 四元数旋转矢量（P159 1） 4.5 比较各种旋转表达方式 欧拉角：由3个标量组成：偏航角...，优万向节死锁情况，绕轴旋转先后次序对结果有差别，对于要旋转的物体依赖从轴和方向的映射，没有额外信息就无法得知对应哪个轴的旋转（P164 last2） 3X3矩阵：优点：独一无二地表达任意旋转，旋转可通过矩阵乘法直接计算...（P165 4） 轴角：以一个单位矢量定义的旋转轴，再加上一个标量定义的旋转角。优点：直观，紧凑节省空间。缺点：不能简单地进行插值，轴角形式旋转不能直接施加于点或矢量，必须先转换为矩阵或四元数。...把多个8/16/32位整数载入特设的64位MMX寄存器后，MMX指令就能对那些寄存器进行SIMD运算。...英特尔陆续加入多个版本的扩展指令集，称为单指令数据流扩展(streaming SIMD extensions，SSE)，其中第一个SSE版本出现于奔腾III处器。

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    Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

    最近一直在进行Doris的向量化计算引擎的开发工作，在进行CPU热点排查时，发现了存储层上出现的CPU热点问题。于是尝试通过SIMD的指令优化了这部分的CPU热点代码，取得了较好的性能优化效果。...当代的X86处理器通常都支持了MMX，SSE，AVX等SIMD指令，通过这样的方式来加快了CPU的计算。 当然SIMD指令也是有一定代价的，从上面的图中也能看出端倪。...2.2 如何生成SIMD指令 通常生成SIMD指令的方式通常有两种： Auto Vectorized 自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。...我们也可以直接通过Intel提供的库来直接进行向量化编程，比如SSE的API的头文件为xmmintrin.h， AVX的API头文件为immintrin.h。...这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，并且并不通用。比如实现的AVX的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。

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    .NET7是如何优化Guid.Equals性能的？

    简介 在之前的文章中，我们多次提到 Vector - SIMD 技术，也答应大家在后面分享更多.NET7 中优化的例子，今天就带来一个使用 SIMD 优化Guid.Equals()方法性能的例子。...为什么 Guid 能使用 SIMD 优化？ 首先就需要介绍一些背景知识，那就是Guid它是什么，在我们人类眼中，Guid就是一串字符串，如下方所示的那样。...其实==还使用了CompareEqual和MoveMask两个指令，只是在.NET7 中 JIT 会把两个向量的比较给优化。看下方图片中红色框标记的部分，就是这两个指令。....CompareEqual()比较是否相等，它的返回值是一个128位向量，如果相等，该位置返回0xffff，否则返回0x0 // CompareEqual的结果是128位的，我们可以通过...Sse2.MoveMask()来重新排列成16位，最终看是否等于0xffff就好 var equals = Sse2.CompareEqual(leftVector, rightVector

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    一文了解 ClickHouse 的向量化执行

    它实现了单机多核并行、分布式计算、向量化执行与SIMD指令、代码生成等多种重要技术。...向量化执行与SIMD ClickHouse不仅将数据按列存储，而且按列进行计算。传统OLTP数据库通常采用按行计算，原因是事务处理中以点查为主，SQL计算量小，实现这些技术的收益不够明显。...向量执行引擎，通常能够带来数倍的性能提升。 What IS SIMD ?...可以看出，SSE 是一套专门为 SIMD（单指令多数据）架构设计的指令集。通过它，用户可以同时在多个数据片段上执行运算，实现数据并行（aka:矢量处理）。...How Clickhouse USE SIMD ? 大家在搜索CLICKHOUSE为什么快的文章中，都提到了CH使用到的技术列式存储，压缩，向量引擎。

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    CPU SIMD简介

    然而，很少有人了解CPU指令级别上的并行技术：在一个Cycle内CPU应用一组向量操作，同时对4或8个输入数据执行相同指令，产生对应4或8个结果，这称为SIMD (Single Instruction,...1996年，Intel针对X86指令集，推出了MMX扩展，这是第一次在商用硬件上支持SIMD技术，1999年，Intel在P3中推出了SSE(Streaming SIMD Extensions)，基于128...位寄存器，针对4个float的向量数据，提供了70个汇编指令。...在SSE中，我们通过_mm_add_ps指令，实现四个元素的同步操作。同样，SSE中也提供了_mm_sub_ps ，_mm_mul_ps，_mm_div_ps分别对应减法，乘法和除法。...这样，通过SSE对应的实现4个一组的逻辑判断。 从学习的角度，SSE指令并不复杂，它提供了一组指令集，实现我们常见的数学运算和逻辑判断，初次使用可能会略有不适，但学习成本还是很低的。

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    .NET8 硬件加速指令的支持

    作为一个平台，Wasm 已经开始提供底层的 SIMD（单指令多数据）支持，以便加速核心算法，而 .NET 也相应地选择通过硬件内在函数来暴露对这一功能的支持。...在最基本的层面上，编写向量化代码涉及使用 SIMD（单指令多数据流）在单个指令中对类型为 T 的 Count 不同元素执行相同的基本操作。当需要对所有数据执行相同操作时，这种方法非常有效。...然而，在编写向量化代码时，这样的分支会打破使用 SIMD 指令的能力，因为你必须独立处理每个元素。....为了在 SIMD 中支持这一点，存在一个名为 ConditionalSelect 的 API，它接受一个掩码和两个结果。掩码也是一个向量，但其值通常是 AllBitsSet 或 Zero。...当硬件首次开始支持 SIMD 时，你需要通过执行 3 条指令来非常直接地支持这种掩码操作：and、nand、or。

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    浅析Clickhouse的向量化执行

    为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。 为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式（其他的还有指令级并行和线程级并行），它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。CPU是如何实现SIMD的呢？答案是扩展指令集。...我们可以通过cpuid类软件获得处理器对SSE指令集的支持信息，下图以笔者自用MacBook Pro中的Intel Core i9-9880H为例。...，一是标量（scalar）指令，二是打包（packed）指令。...标量指令只对XMM寄存器中的最低位数据进行计算，打包指令则是对所有数据进行计算。下图示出SSE1中，单精度浮点数乘法的标量和打包运算。

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    avx2指令集对php有用吗,AVX2指令集的作用

    AVX2指令集的作用 介绍AVX指令集之前，先要引入一个向量的概念。所谓向量，就是多个标量的组合，通常意味着SIMD(单指令多数据)，就是一个指令同时对多个数据进行处理，达到很大的吞吐量。...早在1996年，Intel就在X86架构上应用了MMX(多媒体扩展)指令集，那时候还仅仅是64位向量。到了1999年，SSE(流式SIMD扩展)指令集出现了，这时候的向量提升到了128位。...Sandy Bridge的AVX将向量化宽度扩展到了256位，原有的16个128位XMM寄存器扩充为256位的YMM寄存器，可以同时处理8个单精度浮点数和4个双精度浮点数。...不过AVX的256位向量还仅仅能够支持浮点运算，但它可以应用128位的SIMD整数和SIMD浮点路径。 到了AVX2指令集，就可以支持256位整数矢量操作了。...它由Sandy Bridge架构上的第一代AVX指令集扩展增强而来，为绝大多数128位SIMD整数指令带来了256位数值处理能力，同时继续遵循AVX的编程模式。

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    聊聊Doris向量化执行引擎-过滤操作

    聊聊Doris向量化执行引擎-过滤操作 Doris是开源的新一代极速MPP数据库，和StarRocks同源，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。...本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。...过滤操作的SIMD向量化函数是_evaluate_vectorization_predicate：和StarRocks实现大致类似，但稍有不同： SegmentIterator::_evaluate_vectorization_predicate...执行过程如下图所示： 1、通过1个字节bool类型的ret_flags数组来表示是否满足过滤条件，1表示满足条件，0表示不满足 2、AVX2指令集环境下：通过_mm256_loadu_si256封装的指令函数加载...4）当然还需要处理尾数据，也就是SIMD对其后剩余的部分：按照标量处理方式处理 for (; sel_pos < sel_end; sel_pos++) { if (ret_flags[sel_pos

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    SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!、NEON

    转载来源《【整理】SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now！、neon》 本文摘取部分内容，详细请看原文。 SIMD NEON是通用的SIMD（单指令多数据）引擎。...SIMD、MMX、SSE、AVX、3D Now!...、NEON SIMD单指令流多数据流(SingleInstruction Multiple Data,SIMD)是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术...MMX和浮点数模式切换需要时间，通过减少模式切换来节约时间。 后来英特尔在此基础上发展出SSE指令集；AMD在此基础上发展出3DNow!指令集。...2001年在Pentium 4上引入了SSE2技术，进一步扩展了指令集，使得XMM寄存器上可以执行8/16/32位宽的整数SIMD运算或双精度浮点数的SIMD运算。这使得 SIMD技术基本完善。

    1.5K10

    Elasticsearch: 向量相似性计算 - 极速

    任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。...对这些距离函数进行微优化是值得的，我们已经从以前类似的优化中获益，例如，参见 SIMD，FMA。...我们的SIMD化实现必须是等价的，所以我们需要小心确保当乘以大的byte值时不会丢失溢出。...然后通过外部调用API来调用它。 进入外部 Elastic Cloud有专门为向量搜索优化的硬件配置选项。该配置使用ARM架构，让我们来看看我们如何为这个架构进行优化。...通过提供微优化的平台特定的向量距离函数，这些函数通过FFM调用，可以获得显著的性能优势。 我们期待未来版本的Elasticsearch能够利用这种性能改进，使标量量化向量受益。

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    【向量检索研究系列】本地向量检索（上）

    在微处理器中，单指令流多数据流技术则是一个控制器控制多个平行的处理微元，例如Intel的MMX或SSE以及AMD的3D Now!技术。目前Intel处理器支持的SIMD技术包括MMX,SSE,AVX....，MMX提供了8个64bit的寄存器进行SIMD操作，SSE系列提供了128bit的8个寄存器进行SIMD指令操作，AVX指令则支持256bit的SIMD操作。...// 查看是否支持SSE2.2.1 内积距离计算使用SIMD AVX2指令进行256维向量的内积距离计算，计算公式：图片SIMD代码如下，256位寄存器一次可加载8个32位浮点数。...将SIMD内积运算的C汇编代码通过c2goasm转成Plan9汇编如下，默认会在函数名前加一个下划线。...3 小结本文主要介绍了在当前的向量检索业务挑战的背景下，研究了如何在内存中进行本地向量检索的探索流程，对探索的多种方案也进行了压测，最终得出了综合性能较优的SIMD-Plan9汇编方案。

    1.3K31

    ClickHouse(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景

    为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。图片上图中，右侧为vectorization(向量化计算)，左侧为经典的标量计算。...将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集，SIMD指令可以在一条cpu指令上处理2、4、8或者更多份的数据。...在Intel处理器上，这个称之为SSE以及后来的AVX；在ARM处理器上，这个称之为NEON。...为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据。...现代计算机系统概念中，它是通过数据并行以提高性能的一种实现方式，它的原理是在CPU寄存器层面实现数据的并行操作。ClickHouse目前利用SSE4.2指令集实现向量化执行。

    1.1K00

    如何成为一名异构并行计算工程师

    指令级并行 现代处理器具有许多和代码性能优化相关的特点，本节主要介绍以下部分： 指令级并行技术：主要有流水线、多发射、VLIW、乱序执行、分支预测、超标量等技术； 向量化：主要有SIMT和SIMD技术...由于采用显式的SIMD编程模型，SSE/AVX的使用比较困难，范围比较有限，使用其编程是一件比较痛苦的事情。...MIC是Intel的众核架构，它拥有大约60左右个X86核心，每个核心包括向量单元和标量单元。向量单元包括32个长度为512位（64字节）的向量寄存器，支持16个32位或8个64位数同时运算。...在MIC上编程时，软件开发人员的工作部分由显式使用向量指令转化为改写C代码和增加编译制导语句以让编译器产生更好的向量指令。 另外，现代64位X86 CPU还利用SSE/AVX指令执行标量浮点运算。...虽然SSE4/AVX指令向量寄存器的长度为128/256 位，但是同样支持更小长度的向量操作。在64位程序下，SSE4/AVX 向量寄存器的个数是16个。

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    TiFlash 面向编译器的自动向量化加速

    本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。目录SIMD 介绍SIMD 函数派发方案面向编译器的优化SIMD 介绍SIMD 是重要的重要的程序加速手段。...ASIMD 描述的是定长向量化操作，作用于 64bit 和 128bit 的寄存器，功能上和 SSE 系列接近。SVE 则是使用变长向量，Vendor 可以提供最高到 2048bit 的超宽寄存器。...而 SIMD 指令集在不同平台具有差异性，因此我们需要一些方案来派发被向量化的函数。以下提供两大类方案，运行时和加载时。...y 中拆分两个loop后，后一个 loop 则可以进行向量化。在实际情况下，如果 C[i] = D[i] * E[i] 的标量操作会相对占用时间，这样做循环拆分是比较有意义的。...调整向量化批次大小可以用 interleave_count(4) 向编译器建议向量化时展开的循环批次。在一定范围内提高批次大小可以促进处理器利用超标量和乱序执行进行加速。

    1.1K20
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