Assembly 128位到512位寄存器的用途是什么？

在查看了x86/x64体系结构中的寄存器表之后，我注意到有一整段128、256和512位寄存器，我从未见过它们被用于汇编或反编译的C/C++代码：XMM（0-15）代表128，YMM（0-15）代表256，ZMM（0-31）512

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在做了一些挖掘之后，我收集到的是，为了对128位数字执行数学运算，必须使用2个64位运算，而不是使用泛型的

add

，

sub

，

mul

，

div

运算。如果是这种情况，那么拥有这些扩展寄存器集的具体用途是什么？您是否可以使用任何汇编操作来操作它们？

这些寄存器是SSE、AVX和AVX512指令集扩展的一部分。您的C编译器应该至少将它们中较低的64位用于ABI中指定的浮点操作

这些寄存器是SIMD（单指令多数据）寄存器，主要用于高性能代码。处理器支持特殊的SIMD指令，可同时处理多个数据，处理单个数据所需的时间与通常所需的时间相同。大多数使用这些寄存器的代码都是在汇编程序中编写的，或者使用特殊的内在函数，因为编译器不善于单独使用SIMD指令。使编译器在这方面做得更好（一种称为自动矢量化的优化）是一个活跃的研究领域

例如，假设一个程序要对双精度浮点数进行矩阵乘法。使用AVX寄存器ymm0到ymm15，一次可以处理4个数字，与正常实现相比，算法速度提高了4倍。那是相当不同的

有关使用这些寄存器的指令，请参阅指令集参考。以可访问的方式列出所有这些选项。如果您想使用它们，我建议您使用内部函数，因为它们比汇编更易于使用。

这些函数在

• 浮点运算
• 一次对多个数据执行操作

必须使用2个64位操作才能对128位数字执行数学运算

不，它们不是为了这个目的，你不能轻易地将它们用于128位数字。仅用2条指令添加128位的数字要快得多：如果处理XMM寄存器，则不需要大量指令。看

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关于它们的用法，首先它们用于标量浮点操作。因此，如果在C或C++中有<代码>浮点<代码>或<代码>双< /代码>，那么它们很可能被存储在XMM寄存器的低端，并由在<代码> SS <代码>（标量单）或<代码> SD（标量双）

中的指令操作。 事实上，还有另外一组80位

ST（x）

寄存器，可用于进行浮点运算。然而，它们很慢，而且不太可预测。速度慢，因为默认情况下操作的精度更高，这本身就需要更多的工作，必要时也需要更多的工作。不可预测也是因为高精度。这一点一开始可能会感到奇怪，但很容易解释，例如，某些操作在

float

或

double

精度中溢出或下溢，但在

long double

精度中则不然。这会在32位和64位build1中导致许多错误或意外结果

转向更快、更一致的SSE寄存器是原因之一

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然后英特尔推出了for操作，它使用相同的

ST（x）

寄存器，并使用新名称

MMX

。MMX可能代表多重数学扩展或矩阵数学扩展，但IMHO最有可能是多媒体扩展，因为多媒体和互联网在当时变得越来越重要。在多媒体解决方案中，您通常必须对每个像素、纹理、声音样本执行相同的操作。。。像这样

for (int i = 0; i < 100000; ++i)
{
   A[i] = B[i] + C[i];
   D[i] = E[i] * F[i];
}

for（int i=0；i<100000；++i）
{
A[i]=B[i]+C[i]；
D[i]=E[i]*F[i]；
}

我们可以通过一次执行多个元素来提高速度，而不是单独对每个元素进行操作。这就是人们发明SIMD的原因。使用MMX，您可以同时增加8个像素通道的亮度，或四个16位声音采样的音量。。。调用单个元素上的操作，完整寄存器称为向量，向量是一组标量值

由于MMX的缺点（如重复使用

ST

寄存器，或缺乏浮点支持），在使用Intel扩展SIMD指令集时，决定为它们提供一组全新的寄存器，名为XMM，其长度为两倍（128位），因此现在我们可以一次操作16字节。它还支持同时执行多个浮点操作。然后Intel在中将XMM延长到256位YMM，并在中再次将长度增加了一倍（这一次它还将64位模式下的寄存器数量增加到32个）。现在您可以一次处理16个32位整数

通过以上内容，您可能了解了这些寄存器的第二个也是最重要的作用：使用一条指令并行地对多个数据执行操作。例如，在一组已介绍的。现在您可以计算字符串长度，查找子字符串。。。一次检查多个字节的速度要快得多。您还可以更快地复制或比较内存。现代

memcpy

实现根据最大寄存器宽度一次移动16、32或64字节，而不是像最简单的C解决方案那样逐个移动

不幸的是，编译器在将标量代码转换为并行代码方面仍然很差，因此大多数时候我们必须帮助他们，尽管自动矢量化仍然在变得更好、更智能

for (int i = 0; i < 100000; ++i) { A[i] = B[i] + C[i]; D[i] = E[i] * F[i]; }