SSE 原子指令加速矩阵运算

利用原子指令加速矩阵运算

C++里面有个原子指令库，不需要通过内嵌汇编就可以调用cpu内部SIMD的指令，头文件 包含SSE库， 包含SSE2库， 包含SSE3库。

原子指令可以利用cpu内部的128位寄存器，同时进行多个数据运算，比如可以同时计算4个float类型数，或2个double类型的数。

运行环境：

win10 下ubuntu18.04 g++ 编译的时候要加关键选项 -msse3 否则识别不了_mm_hadd_pd。非常关键，百度找不到，最终还是借助bing英文搜索。

g++ -msse3 test.cpp -o test

# include 
# include 
# include 
# include  
using namespace std;

//show result
template
void show_matrix(int size,T ** M){
	for(int i=0;i
void Transpose(int size,T** m)
{
	for(int i=0;i
void SeqMatrixMult1(int size, T** m1, T** m2, T** result)
{
    Transpose(size, m2);
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            // temp parameter can reduce memory access, which is very important
            T c = 0;  
            for (int k = 0; k < size; k++) {
                c += m1[i][k] * m2[j][k];
            }
            result[i][j] = c;
        }
    }
    Transpose(size, m2);
}

//method 2
//template
void SeqMatrixMult2(int size, double** m1, double** m2, double** result)
{
    Transpose(size, m2);
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        for (int j = 0; j < size; j++) {
            __m128d c = _mm_setzero_pd();
            for (int k = 0; k < size; k += 2) {
                c = _mm_add_pd(c, _mm_mul_pd(_mm_load_pd(&m1[i][k]), _mm_load_pd(&m2[j][k])));
            }
            // horizontal add of the single register
            c = _mm_hadd_pd(c, c);
            _mm_store_sd(&result[i][j], c);
        }
    }
    Transpose(size, m2);
}

int main(){
	int n = 500;
	
	double **a = new double*[n];
	double **b = new double*[n];
	double **result1 = new double*[n];
	double **result2 = new double*[n];

	for(int i=0;i