SIMD（MMX/SSE/AVX）变量命名规范心得

http://blog.csdn.net/zyl910/article/details/7490598

当使用Intrinsics函数来操作SIMD指令集（MMX/SSE/AVX等）时，会面对不同长度的SIMD数据类型，其中又分为多种紧缩格式。为此，我设计了一套SIMD变量命名规范，可以有效的提高代码的可读性。

一、SIMD数据类型简介

　　SIMD数据类型有—— __m64：64位紧缩整数（MMX）。 __m128：128位紧缩单精度（SSE）。 __m128d：128位紧缩双精度（SSE2）。 __m128i：128位紧缩整数（SSE2）。 __m256：256位紧缩单精度（AVX）。 __m256d：256位紧缩双精度（AVX）。 __m256i：256位紧缩整数（AVX）。 注：紧缩整数包括了8位、16位、32位、64位的带符号和无符号整数。

　　这些数据类型与寄存器的对应关系为—— 64位MM寄存器（MM0~MM7）：__m64。 128位SSE寄存器（XMM0~XMM15）：__m128、__m128d、__m128i。 256位AVX寄存器（YMM0~YMM15）：__m256、__m256d、__m256i。

二、SIMD变量命名规范

　　参考匈牙利命名法（Hungarian notation），在变量名前面增加类型前缀。 　　类型前缀为3个小写字母，首字母代表寄存器宽度，最后两个字母代表紧缩数据类型。

　　寄存器宽度（首字母）—— m：64位MM寄存器。对应 __m64 x：128位SSE寄存器。对应 __m128、__m128d、__m128i。 y：256位AVX寄存器。对应 __m256、__m256d、__m256i。

　　紧缩数据类型（两个字母）—— mb：8位数据。用于只知道长度、不知道具体紧缩格式时。（b：Byte） mw：16位数据。（w：Word） md：32位数据。（d：DoubleWord） mq：64位数据。（q：QuadWord） mo：128位数据。（o：OctaWord） mh：256位数据。（h：HexWord） ub：8位无符号整数。 uw：16位无符号整数。 ud：32位无符号整数。 uq：64位无符号整数。 ib：8位带符号整数。 iw：16位带符号整数。 id：32位带符号整数。 iq：64位带符号整数。 fh：16位浮点数，即半精度浮点数。（h：Half） fs：32位浮点数，即单精度浮点数。（s：Single） fd：64位浮点数，即双精度浮点数。（d：double）

　　例如—— mub：64位紧缩字节（64位MMX寄存器，其中存放了8个8位无符号整数）。 xfs：128位紧缩单精度（128位SSE寄存器，其中存放了4个单精度浮点数）。 xid：128位紧缩带符号字（128位SSE寄存器，其中存放了4个32位带符号整数）。 yfd：256位紧缩双精度（256位AVX寄存器，其中存放了4个双精度浮点数）。 yfh：256位紧缩半精度（256位AVX寄存器，其中存放了16个半精度浮点数）。

 

三、示例代码

　　例如SSE累加求和程序——

int sum3_Intrinsics(int *a, int size)
{
    if (NULL==a)    return 0;
    if (size<0)    return 0;

    int s = 0;    // 返回值
    __m128i xidSum = _mm_setzero_si128();    // 累积。[SSE2] 赋初值0
    __m128i xidLoad;    // 加载
    int cntBlock = size / 4;    // 块数。SSE寄存器能一次处理4个DWORD
    int cntRem = size & 3;    // 剩余数量
    __m128i* p = (__m128i*)a;
    for(int i = 0; i < cntBlock; ++i)
    {
        xidLoad = _mm_load_si128(p);    // [SSE2] 加载
        xidSum = _mm_add_epi32(xidSum, xidLoad);    // [SSE2] 带符号32位紧缩加法
        ++p;
    }

    // 处理剩下的
    int* q = (int*)p;
    for(int i = 0; i < cntRem; ++i)    s += q[i];

    // 将累加值合并
    xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum);    // [SSSE3] 带符号32位水平加法
    xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum);
    s += _mm_cvtsi128_si32(xidSum);    // [SSE2] 返回低32位

    return s;
}

int sum3_Intrinsics(int *a, int size)
{
    if (NULL==a)    return 0;
    if (size<0)    return 0;

    int s = 0;    // 返回值
    __m128i xidSum = _mm_setzero_si128();    // 累积。[SSE2] 赋初值0
    __m128i xidLoad;    // 加载
    int cntBlock = size / 4;    // 块数。SSE寄存器能一次处理4个DWORD
    int cntRem = size & 3;    // 剩余数量
    __m128i* p = (__m128i*)a;
    for(int i = 0; i < cntBlock; ++i)
    {
        xidLoad = _mm_load_si128(p);    // [SSE2] 加载
        xidSum = _mm_add_epi32(xidSum, xidLoad);    // [SSE2] 带符号32位紧缩加法
        ++p;
    }

    // 处理剩下的
    int* q = (int*)p;
    for(int i = 0; i < cntRem; ++i)    s += q[i];

    // 将累加值合并
    xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum);    // [SSSE3] 带符号32位水平加法
    xidSum = _mm_hadd_epi32(xidSum, xidSum);
    s += _mm_cvtsi128_si32(xidSum);    // [SSE2] 返回低32位

    return s;
}

 

　　代码出自—— http://topic.csdn.net/u/20120102/01/fc8d7aa4-bffc-4d9a-a34a-5056c6d27b54.html