X86 SSE/AVX 指令集
指令集介绍：
SSE/AVX 指令集是Intel公司设计的、对X86体系的SIMD的拓展指令集，基于向量化技术，提高硬件的并行计算能力，增强X86多核向量处理器的图像处理和视频处理能力。
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Lscpu
相关概念：
寄存器：寄存器是CPU内部用来存放数据的一些小型存储区域，用来暂时存放参与运算的数据和运算结果。
X86: Intel x86是英特尔公司于1978年推出的16位微处理器。
x86泛指一系列基于Intel 8086且向后兼容的中央处理器指令集架构
向量化运算
向量化操作和非向量化操作对比：
理论在向量化后的优化可以达到 8倍的优化比
1、操作对象：向量化是对cpu寄存器的充分利用，多线程是对线程和cpu多核心的并行优化
2、向量化和多线程是可以同时使用，在优化比上是一个相乘的关系。
3、向量化和多线程并行都可以达到并行优化效果
4、向量化和多线程并行都可以由编译器自主完成
函数命名
Intel ICC和开源的GCC编译器支持SSE/AVX指令的C语言接口（intrinsic，内置函数），在intrinsic.h头文件中（头文件可能有所不同）
函数命名：
第一部分：mm/mm256。mm表示SSE指令集，操作长度为64位或128位。mm256表示使用AVX指令集、操作位位256位。
第二部分：操作函数名称——如 add、load、mul....
第三部分：操作对象及数据类型— ps表示操作向量数据为单精度、
pd表示操作的向量数据为双精度等。
函数命名举例（AVX2）:
_mm256_add_ps:使用AVX 256位寄存器，进行加法操作，操作的向 量数据位单精度。
_mm256_mul_pd:使用AVX 256位寄存器，进行乘法操作，操作的向 量数据类型为双精度。
1、用__m256定义三个寄存器变量
2、使用load对齐加载数据到寄存器
3、使用add函数来执行加操作
4、添加头文件immintrin.h
5、编译时添加-mavx -mavx2(注意对应) 进行编译
简单的指令集实例
#include<bits/stdc++.h>
#include<immintrin.h>
#include<omp.h>
using namespace std;
typedef chrono::high_resolution_clock Clock;
void out(int D[])
{
for(int i=0;i<8;i++)
{
cout<<D[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
int main()
{
__m256i x;
__m256i y;
__m256i z;
int A[8]={1,2,3,4,5,6,7,8};
int B[8]={1,2,3,4,5,6,7,8};
int ans[8];
x = _mm256_loadu_si256((__m256i*)&A[0]);
y = _mm256_loadu_si256((__m256i*)&B[0]);
z = _mm256_add_epi64(x,y);
_mm256_storeu_si256((__m256i*)&ans[0],z);
out(A);
out(B);
out(ans);
return 0;
}
编译指令：g++ avx-add.cpp -o avx-add -mavx -mavx2 && ./avx-add
运行结果：
代码分析：
#include<immintrin.h>包含对应AVX指令集库，不同指令集对应不同的库，详细请查阅Intel官网。
代码实现一维数组加法，正常思路时循环对应相加。但使用AVX指令集可以同时操作8个int型数。因此省去了循环。
__mm256_loadu_si256:加载数据到寄存器上，起始坐标为数组的开头，即A[0];
__mm256_add_epi64:相加操作，即寄存器对应位置数据进行相加。
__mm256_storeu_si256：寄存器数据写入到结果数组Z内。
类比：
int a; __m256i x;
int b; __m256i y;
int c; __m256i z;
a=1; x=**256_loadu_si256((*m256i)&A[0]);
b=1; y=_mm256_loadu_si256((__m256i*)&B[0]);
a+b; z=_mm256_add_epi64(x,y);
c=a+b; _mm256_storeu_si256((__m256i*)&ans[0],z);
指令集实际功能很丰富，种类繁多，比如非对齐加载，绕过缓存直接写入内存等等，这些都是提升性能的方法。
当作并行比赛时，在修改数据结构的基础上，往往会用到指令集技术，增大带宽，减少访存往往是制胜的法宝。
此文章仅为自己学习过程中的一些笔记与理解，不合理之处还请指出并万分感谢！
指令集介绍官网：Intel® Intrinsics Guide
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