Как оптимизировать код на С для x86-процессоров: подсистема кэша и памяти, инструкции AVX-512

Меня зовут Андрей Бакшаев, я ведущий инженер-программист в YADRO. Моя команда занимается разработкой и оптимизацией математических библиотек под архитектуру x86. До этого я 15 лет работал в Intel. Значительная часть моих задач заключалась в том, чтобы реализовывать некоторые алгоритмы обработки изображений и сигналов в довольно известной математической библиотеке IPP, максимально эффективно используя возможности процессоров. Я также исследовал производительность этих алгоритмов в процессорах на ранней стадии проектирования. 

В статье я поделюсь своим опытом оптимизации низкоуровневого кода на языке C. Рассмотрим подсистему кэша и памяти процессоров и новые инструкции AVX-512. Разберем пример ускорения копирования байтового массива данных и посмотрим, как векторизованный код позволяет сократить время работы широко используемого алгоритма замены байтов по таблице с 619 до 34 мс, то есть примерно в 18 раз.

Подсистема кэша и памяти

Представим, что перед нами стоит типовая задача — скопировать массив байтов. Начнем с обычного кода на С и постараемся постепенно модифицировать его, повышая производительность.

Скалярный и векторизованный код

Реализуем простую функцию copy: 

// скалярный С
copy(char* src, char* dst, int  len)
{
  for(i=0;i<len;i++){
    dst[i] = src[i];
   }
}

Чем отличается скалярный код от векторизованного? Исполняемые арифметические инструкции в процессоре можно поделить на две категории:

1. Скалярные — инструкция выполняет действие, например, сложение или умножение, над одним элементом. К этой категории относятся большинство инструкций с регистрами общего назначения в x86.

2. Векторные — инструкция загружает из памяти или выполняет какие-то арифметические инструкции сразу с N элементами. N зависит от типа данных: char, short, float и так далее. Смысл в том, что обрабатывается целый вектор, то есть несколько элементов одновременно. За счет этого и получается ускорение вычислений.

Современные компиляторы поддерживают автовекторизацию для кода на языке С, что сильно упрощает процесс оптимизации.

Первое векторное расширение, появившееся в x86, называлось MMX (Multimedia Extension). Регистры были 64 бит, и одновременно обрабатывалось по 64/8=8 байт. Далее появилось расширение SSE (Streaming SIMD Extensions) с векторами по 128 бит (16 байт). На данный момент актуальны расширения AVX2 и AVX512 с векторами по 256 и 512 бит. 

Посмотрим на примере, как выглядит векторизованный код:

// векторизованный avx2
#include "immintrin.h"
copy(char* src, char* dst, int  len)
{
 for(i=0;i<len;i+=32){
  __m256i x0 =_mm256_loadu_si256(src+i);
  _mm256_storeu_si256(dst+i, x0);
 }
}

Здесь:

• “immintrin.h” — файл с интринсиками языка C.

• x0 — объявление и использование векторного регистра. 

• __m256i x0 — переменная, соответствующая 256-битному векторному регистру.  

• _mm256_loadu_si256 — интринсик загрузки из памяти в 256-битный регистр.

Мы подключаем векторное расширение и немного модифицируем наш скалярный код функции copy. В цикле i++ заменяем на i+=32, поскольку теперь за одну итерацию одной командой loadu мы загружаем 32 байта из памяти. Команда storeu записывает данные в память. Такой код называется AVX2 векторизованным, поскольку он использует 256-битные регистры расширения AVX2. 

Можно написать и AVX512 векторизованный код, который использует 512-битный регистр. Это позволит брать на одной итерации в 2 раза больше данных, по 64 байта:

// векторизованный avx512 
#include "immintrin.h"
copy(char* src, char* dst, int  len)
{
  for(i=0;i<len;i+=64){
   __m512i x0=_mm512_loadu_si512(src+i);
   _mm512_storeu_si512(dst+i, x0);
  }
}

Векторные интринсики практически соответствуют процессорным инструкциям и позволяют легко разрабатывать векторизованный код на языке C. Машинный код будет очень похожим.

Сравнение производительности кода

Мы написали три разных варианта кода для копирования байтового массива данных: скалярный С и векторизованные AVX2, AVX512. Давайте сравним их между собой по производительности. 

Поскольку входной и выходной векторы имеют одинаковую длину, в кэш будет попадать суммарный объем данных, равный удвоенной длине, то есть 2 × длина вектора. Ее и нужно учитывать при изучении эффектов, связанных с кэшем. Посмотрим на график ниже. В нем используется единица измерения CPE (clock per element). Такты, затраченные на копирование вектора, делятся на его длину: CPE = clocks / length. Чем меньше CPE, тем быстрее.

Посмотрим детально, что происходит в L1-, L2-, L3-кэше и памяти:

Данные в L1. Объем L1 в нашем случае — 48 Кб. Данные помещаются сюда до длины ~48 Кб/2 = 24 Кб. AVX512-код обгоняет AVX2 почти в два раза.  

Данные в L2. Объем данных превышает размер L1, но не превышает размер L2 примерно до длины 1,25 Мб/2 = 625 Кб. Здесь производительность сравнялась.

Данные в L3. До длины 4096 Кб данные помещаются в L3. Производительность всех трех версий кода снова на равных.

Память. Объем данных превышает суммарный размер кэша, и данные уходят в память. Производительность очень сильно снижается. 

Выравнивание массива данных 

На производительность кода могут влиять не только длины векторов, но и то, по каким адресам в памяти эти векторы расположены. А точнее то, насколько адреса векторов смещены относительно адреса, кратного 64.

Давайте измерим все смещения входного массива относительно такого адреса. Сначала выделим выровненную на 64 байта память с достаточным запасом. А далее будем измерять время копирования в таком цикле, смещаясь на 1 байт.

// измеряем все смещения 0...63 входного массива
src = _aligned_malloc( len+63 , 64);
dst = _aligned_malloc( len    , 64);
for(off=0;off<=64;off++){
   copy(src+off, dst, len);
}

Получаем такой график:

Сначала 512-битный код показывает себя лучше всех, затем его производительность снижается и восстанавливается, только когда прошло смещение на 64 байта.

Почему так? Для AVX-512 любое чтение по адресу, не кратному 64-м, затрагивает две кэш-линии (cache split). Это происходит потому, что длина кэш-линии — 64 байта (512 бит) и регистр в нашем AVX512-коде — 64 байта. А читать две кэш-линии дольше, чем одну.

Совет: рекомендуется выравнивать все массивы в приложениях на 64 байта. Если выровнять можно лишь один массив из двух, то смещенное чтение данных предпочтительнее записи.

Non-temporal инструкции

Иногда для повышения производительности мы можем заменить инструкции с обычного чтения на non-temporal чтение. Этот термин означает, что все данные будут записываться напрямую в память и не будут попадать в кэш. 

// обычная запись _mm256_storeu_si256
copy(char* src, char* dst, int  len)
{
	for(int i=0;i<len;i+=32){
    	__m256i 
x0=_mm256_loadu_si256(src+i);
        _mm256_storeu_si256(dst+i, x0);
    }
}

// non-temporal запись _mm256_stream_si256 
copy(char* src, char* dst, int  len)
{
	for(int i=0;i<len;i+=32){
 	__m256i 
x0=_mm256_loadu_si256(src+i);
    _mm256_stream_si256(dst+i, x0);
    }
}

Важно отметить, что инструкция _mm256_stream_si256 работает только с выровненной памятью.

Если мы измерим производительность обеих версий кода, то увидим следующий график:

Объем данных у нас больше, чем помещается в память. Non-temporal код значительно лучше работает в ней, но в кэше работает медленнее, чем код «обычной» записи. 

Совет: если вы точно знаете объем данных, к примеру он заведомо гораздо больше всех кэшей в CPU, то можете переключаться между storeu и stream. То есть записывать через кэш или же использовать non-temporal запись.

Рекомендую следующий алгоритм использования:

if( data_volume < cpu_cache_size )
   	storeu
 else {
   	stream

Сравнение производительности с функцией memcpy

Мы можем также вызвать обычную системную memcpy.  В реализации функции memcpy могут использоваться все перечисленные выше способы, а также специальные rep mov инструкции, которые могут неявно улучшаться в новых моделях процессоров.

Посмотрим на график:

График производительности memcpy лежит посередине между векторизованным AVX512-кодом и non-temporal. Следовательно, memcpy тоже хорошо оптимизирована, и можно использовать ее.

Влияние каналов памяти на копирование

Оптимизатору важно знать, сколько каналов памяти у процессора, с которым он работает. 

Если мы возьмем какую-нибудь функцию копирования, то теоретически производительность этой функции должна быть 1/N, где N — количество потоков данных. Однако рано или поздно потоки данных упираются в количество каналов в памяти.  

Такие memory bounded функции (то есть функции с небольшим количеством вычислений по сравнению с загрузками) перестают ускоряться на N потоках гораздо раньше, чем число доступных ядер в процессоре. Например, число ядер на Xeon достигает 24, 48 и более на один процессор, а каналов в памяти гораздо меньше — всего 6 или 8. Для функций вида «мало вычислений, много данных» пропускная способность памяти является ограничителем. 

Покажу для примера график соотношения времени к числу потоков для процессора Skylake:

Ближайшее будущее: High Bandwidth Memory

Мы выяснили, что память до сих пор является ограничителем производительности. Чтобы решить эту проблему, индустрия рассматривает новый стандарт памяти — High Bandwidth Memory (HBM). Сейчас ширина шины памяти составляет 64 байта, а на HBM она достигнет 1024 байт. 

Наиболее эффективно HBM будет работать в многопоточных приложениях. Пока процессоры с такой памятью еще не доступны пользователям, но уже можно почитать об успехах в разработке:

• Wccftech: Intel Sapphire Rapids Xeon Platinum 8472C HBM на 32% быстрее, чем без HBM 8480H.

• Ixbt.com: новый стандарт высокоскоростной памяти High Bandwidth Memory.

Краткий вывод о системе кэша и памяти

Чтобы оптимизировать код копирования байтового массива данных, можно:

1. Использовать векторные инструкции.

2. Выровнять все массивы на 64 байта.

3. Использовать non-temporal запись.

4. Использовать функцию memcpy для сравнения.

Все эти приемы могут дать ощутимый прирост к скорости выполнения задачи. При этом стоит помнить про ограничения, которые накладывает количество каналов памяти в вашем процессоре. 

Использование инструкций AVX-512

AVX-512 — это расширение архитектуры x86, которое позволяет использовать векторные инструкции с длиной 512 бит. Давайте посмотрим, чем такие инструкции могут быть полезны при оптимизации.

Табличная замена

Частый прием оптимизации — это замена одного байта другим — например, для:

• подсчета числа ненулевых бит в байте,

• поиска первого/последнего ненулевого бита/байта,

• перестановки бит.

То есть вместо сложных вычислений можно просто встроить таблицу замены в код программы для всех 256 возможных значений байта.

Допустим, у нас есть какие-нибудь вычисления и нам нужно узнать, какой первый ненулевой бит в байте. Алгоритм перестановки младшей и старшей половинок байта выглядит так: 

Как реализовать замену байт? Каждый байт имеет всего 2^8 = 256 возможных значений. Создадим специальную lookup-таблицу (LUT). Она позволит получить те самые 256 значений: 

// создание таблицы
char tbl[256];
make_tbl()
{
   for(i=0;i<256;i++){
	 tbl[i]= 
(i<<4)|(i>>4);
   }
}

И теперь заменим входной массив нашей таблицы:

// замена по таблице
lut_c(uchar* src, uchar* dst, int len)
{
  for(i=0;i<len;i++)
     dst[i] = tbl[ src[i] ];
}

Здесь:

• dst[i] — это значение в таблице, 

• src[i] — входной элемент, который будет индексом в таблице. 

Этот код и называется «табличная замена», или lookup table (LUT).

Байтовая перестановка 16 байт

Много лет назад в процессоре Core 2 Duo появилась инструкция _mm_shuffle_epi8, которая позволяет реализовать LUT для 16 значений байт. Вот как выглядит ее применение:

__m128i _mm_shuffle_epi8 (__m128i a, __m128i b)

Мы загружаем в векторный регистр a значения, в b загружаются позиции, из которых нужно взять элементы в a. В с получаем результат:

Если мы используем такую инструкцию, то можем заменить 16 байт. Но этого недостаточно для полноценной байтовой замены.

Байтовая перестановка 128 байт

В наборе VBMI (Vector Bit Manipulation Instructions) появилась новая инструкция байтовой перестановки. Она использует два регистра по 512 бит, то есть два по 64 байта, и сквозную индексацию:

__m512i _mm512_permutex2var_epi8 (__m512i a, __m512i idx, __m512i b)

Здесь:

• idx — индекс.

• a, b — регистры. 

Такая инструкция позволяет реализовать LUT для 128 байт — от 0 до 127: 

Если нам нужно заменить всего 128 значений, мы можем загрузить посчитанную таблицу и вызвать нашу инструкцию байтовой замены:

// LUT на 128 значений
uchar tbl[128]
...
t0 = _mm512_load(tbl     )
t1 = _mm512_load(tbl+64)
x  = _mm512_permutex2var_epi8 (t0, x, t1)

Такой код позволяет правильно заменить по таблице все байты в регистре x, при условии что все x[i]<128. Старший бит в инструкции не используется. 

Байтовая перестановка 256 байт 

Как тогда заменить всю таблицу длиной 256 байт?

// LUT на все 256 значений
t0 = mm512_load (tbl       )
t1 = mm512_load (tbl + 64)
t2 = mm512_load (tbl +128)
t3 = mm512_load  (tbl +192)
m  = mm512_cmpgt   (x, 127)
a  = mm512_permute (t0, x, t1)
b  = mm512_permute (t2, x, t3)
x  = _mm512_blend (m, a, b);

В t0, t1, t2, t3 мы полностью загружаем всю таблицу, все 256 значений. Далее в битовой маске m сравниваем векторные значения с числом 127 и делаем две перестановки в зависимости от диапазона, где лежит значение. Одна из них будет правильной. Инструкция blend позволяет получить правильное значение в x, используя битовую маску в m. 

Если перевести на язык математики, то:

m:      m[i]=0,  если x[i] <= 127

          m[i]=1,  если x[i] >  127, i=0..64

t0 и t1:  корректная замена для x[i]  <= 127

t2 и t3:                                   для x[i]  >   127

blend:   x[i]=a[i] если m[i]=0

             x[i]=b[i] если m[i]=1

В x — корректная замена байта на байт для всех 256 возможных значений.

Так можно полностью заменить весь вектор. Подход очень полезен в различных алгоритмах, где нужно один байт заменить на другой.

Сравнение производительности кода

Вот наш изначальный код табличной замены на С:

// С-код
char tbl[256];
make_tbl(){
 for(i=0;i<256;i++){
   tbl[i]= 
(i<<4)|(i>>4);
 }
}
lut_c(uchar* src, uchar* dst, int len){
  for(i=0;i<len;i++)
     dst[i] = tbl[src[i]];
}

И вот как он стал выглядеть с применением инструкций AVX-512:

// векторизованный avx512 
lut_vec(uchar* src, uchar* dst, int len){
 __m512i x0, x1, x2, x3, t0, t1, t2, t3;
 __mmask64 m;
 t0 = _mm512_loadu_si512(tbl+0*64);
 t1 = _mm512_loadu_si512(tbl+1*64);
 t2 = _mm512_loadu_si512(tbl+2*64);
 t3 = _mm512_loadu_si512(tbl+3*64);
 for(i=0;i<(len&(~63));i+=64){
  x0=_mm512_loadu_si512(src+i);
  x1=_mm512_permutex2var_epi8 (t0, x0, t1);
  x2=_mm512_permutex2var_epi8 (t2, x0, t3);
  m =_mm512_cmpgt_epu8_mask (x0, _mm512_set1_epi8(127));
  x3=_mm512_mask_blend_epi8 (m, x1, x2);
  _mm512_storeu_si512(dst+i,x3);
 }
 for(;i<len;i++)
    dst[i] = tbl[src[i]];
}

Запускаем на ноутбуке (Сore i5-1135G7, 2.4 ГГц, 1024 байта) и получаем следующие результаты: 

1. C-код: 619 мс.

2. AVX512-код: 34 мс.

Ускорение:  619 мс / 34 мс = 18 раз.

Масочные регистры в AVX-512 

Все массивы данных обрабатываются по 16 элементов. Но что если нам нужно только 9? Для решения таких задач можно использовать масочные регистры, которые появились в AVX-512:

__m512 _mm512_mask_add_ps (__m512 src, __mmask16 k, __m512 a, __m512 b)

Здесь:

• __m512 src, __m512 a, __m512 b — это регистры.

• __mmask16 k — это битовая маска.

Вот схема того, как работают инструкции с масками:

У нас есть регистр a и регистр b. В каждом из них — свои значения. Мы выполняем операцию сложения add. Посмотрим для примера на второй столбец справа. Мы складываем 1.1 и 2.1, получаем в промежуточном итоге операции tmp число 3.2. 

Мы использовали бы значения из tmp, если бы у нас не было масочного регистра k. Но он есть. Битовая маска накладывается на значение промежуточного результата операции. 1 означает, что полученный результат — тот, что нам нужен. Но если в масочном регистре 0, то мы берем не результат сложения, а берем значение из src. В нашем случае правильным результатом будет не 3.2, а 5.0. 

Давайте посмотрим, как использовать масочные регистры на практике и какое ускорение они могут нам дать.

Сравнение производительности кода

Возьмем наш AVX512-код из прошлого примера:

//avx512 + «С код остатка» 
 t0 = _mm512_loadu_si512(tbl)
 t1 = _mm512_loadu_si512(tbl+64)
 t2 = _mm512_loadu_si512(tbl+128)
 t3 = _mm512_loadu_si512(tbl+192)
 for(i=0;i<len;i+=64){
  x0=_mm512_loadu_si512(src+i)
  x1=_mm512_permutex2var_epi8 (t0, x0, t1)
  x2=_mm512_permutex2var_epi8 (t2, x0, t3)
  m =_mm512_cmpgt_epu8_mask (x0, 127)
  x3=_mm512_mask_blend_epi8 (m, x1, x2)
  _mm512_storeu_si512(dst+i,x3)
 }
 for(;i<len;i++)
    dst[i] = tbl[src[i]];
}

Представим, что пользователь подал вектор длиной 1087 элементов. Наши итерации в AVX-части — по 64 байта, следовательно: 1087 = 16 × 64 + 63.

Мы выполним основные 16 итераций по 64 байта, а «хвост», то есть последние элементы, мы будем обрабатывать за оставшиеся 63 итерации в цикле на С. 

Давайте попробуем улучшить ситуацию и добавим инструкции с масками. Основной код остается, а дальше мы загружаем последние элементы через битовую маску:

//avx512 + «маски для остатка»
t0 = _mm512_loadu_si512(tbl)
t1 = _mm512_loadu_si512(tbl+64)
t2 = _mm512_loadu_si512(tbl+128)
t3 = _mm512_loadu_si512(tbl+192)
for(i=0;i<len;i+=64){
 x0=_mm512_loadu_si512(src+i)
 x1=_mm512_permutex2var_epi8 (t0, x0, t1)
 x2=_mm512_permutex2var_epi8 (t2, x0, t3)
 m =_mm512_cmpgt_epu8_mask (x0,127)
 x3=_mm512_mask_blend_epi8 (m, x1, x2)
 _mm512_storeu_si512(dst+i,x3)
 }
int tail=len-i;
__mmask64 mtail=(0xFFFFFFFFFFFFFFFFU>>(64 - tail))
if(tail>0){
  x0 = _mm512_maskz_loadu_epi8(mtail, src+i);
  x1 = _mm512_permutex2var_epi8 (t0, x0, t1)
  x2 = _mm512_permutex2var_epi8 (t2, x0, t3)
  m  = _mm512_cmpgt_epu8_mask (x0,127)
  x3 = _mm512_mask_blend_epi8 (m, x1, x2)
  _mm512_mask_storeu_epi8(dst+i, mtail, x3)
}

Запустим оба решения на ноутбуке с процессором Сore i5-1135G7, 2.4 ГГц и сравним результаты.

AVX512 + «C код остатка»:

len=1024: 34 мс

len=1087: 52 мс

AVX512 + «маски для остатка»:

len=1024: 34 мс

len=1087: 36 мс

Ускорение: 52 мс / 36 мс = 1.44 раза.

Время работы функции для вектора длиной 1087 элементов составляло 52 миллисекунды, а благодаря масочным регистрам оно сократилось до 36 миллисекунд. То есть без применения битовой маски мы могли потерять 40% производительности.

Краткий вывод об инструкциях AVX-512

Использование инструкций AVX-512 позволяет значительно ускорить выполнение кода:

1. Можно сделать байтовую перестановку на все 256 бит в 18 раз быстрее, чем с обычным кодом на C.

2. Масочные регистры позволяют быстрее обрабатывать число элементов, не кратное 16.

Конечно, инструкции AVX-512 подходят не только для ускорения байтовых перестановок. Инструкций великое множество, и каждая может быть полезна оптимизатору в разных ситуациях. 

Полезные ссылки

Напоследок поделюсь тремя ссылками, которые могут быть полезны оптимизатору. Все материалы — на английском:

1. Как и когда использовать инструкции AVX-512.

2. Онлайн-справочник со списком интринсиков. 

3. Подробное описание микроархитектур процессоров.