C++ 在C+中使用SIMD向量的矩阵乘法+；

我目前正在github上阅读一篇关于使用Clang的扩展向量语法优化性能的文章。作者给出了以下代码片段：

下面的模板化代码实现了计算矩阵C中大小为regA x regB的补丁的最内部循环。该代码从矩阵x加载regA标量，从矩阵B加载regB SIMD width向量。该程序使用Clang的扩展向量语法

///使用矢量化点积计算C的RAxRB块，其中RA是
///从矩阵A加载的寄存器数，RB是寄存器数
///从矩阵B加载。
模板
无效matmul_点_内部（整数k，常数浮点*a，整数lda，常数浮点*b，整数ldb，
浮点数*c，整数ldc）{
浮动8 csum[regsA][regsB]={{0.0}；
对于（int p=0；p

下面概述的代码最让我困惑。我阅读了整篇文章，理解了使用阻塞和计算小补丁背后的逻辑，但我不能完全理解这一点意味着什么：

    // Perform the DOT product.
for (int bi = 0; bi < regsB; bi++) {
  float8 bb = LoadFloat8(&B(p, bi * 8)); //the pointer to the range of values?
  for (int ai = 0; ai < regsA; ai++) {
    float8 aa = BroadcastFloat8(A(ai, p));
    csum[ai][bi] += aa * bb;
  }
}

//执行点积。
for（int bi=0；bi

}

有人能详细说明这里发生了什么吗？

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文章可以在文章链接的第二条注释中找到，该注释将

float8

类型定义为

typedef float float8 __attribute__((ext_vector_type(8)));

（类似于immintrin.h如何定义

\uuuum256

）。并定义类似于

\u mm256\u load\u ps

和

\u mm256\u set1\u ps

的加载/广播功能。有了这个标题，您应该能够编译文章中的代码

看。GNUC本机向量语法是获取重载的

*

运算符的好方法。我不知道什么样的clang

ext\u vector\u type

，GCC/clang/ICC

float\u属性（vector\u width（32））

（32字节宽度）不会

这篇文章本来可以添加一个小部分来解释这一点，但它似乎更关注性能细节，而对解释如何使用语法并不感兴趣

本文中的大部分讨论是关于如何使用SIMD向量手动向量化matmul以提高缓存效率。从我的快速浏览来看，那部分看起来不错

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您可以通过多种方式手动创建向量：GNU C本机向量或clang非常类似的“扩展”向量，或便携式Intel Intrinsic。非常感谢您的回复。我确实理解其含义，但是由于代码中没有太多注释，我受到这部分的挑战：$&B（p，bi*8））；$$LoadFloat8$之后。我不明白它是什么意思。@Maria:

B

有一个重载的

操作符（）

，它执行二维索引，对吗？它返回一个对浮点的引用。获取该浮点数的地址，并将其传递给一个内在函数，该函数从该浮点数开始加载8个浮点数。这看起来很正常，比如

\u mm\u load\u ps（&array[idx]）
typedef float float8 __attribute__((ext_vector_type(8)));