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Objective c 解释Metal和SIMD中的不同类型

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当我使用金属时，我发现有许多令人困惑的类型，我并不总是清楚我应该在哪种情况下使用哪种类型

在苹果的金属着色语言规范中，有一个非常清楚的表格，其中列出了金属着色器文件中支持的类型。但是，有很多示例代码似乎使用了SIMD中的其他类型。在macOS（Objective-C）方面，金属类型不可用，但SIMD类型可用，我不确定应该使用哪些类型

例如：

在Metal规范中，有一个
float2
，它被描述为代表两个浮动组件的“向量”数据类型

在应用程序方面，以下所有内容似乎都以某种方式使用或表示：

  • float2
    ，它是向量类型中的
    typedef:：simd\u float2 float2

    注意：“在C或Objective-C中，此类型作为simd_float2提供。”

  • vector\u float2
    ，即
    typedef simd\u float2 vector\u float2

    注意：“此类型已弃用；应改用simd_float2或simd:：float2”

  • simd\u float2
    ，它是
    typedef\uuuuu属性\uuuu（（\uuuu ext\u vector\u type\uuuu2）））浮点simd\u float2
  • ：：simd\u float2
    和
    simd:：float2
矩阵类型也存在类似情况：

  • 矩阵浮点数4x4
    ，
    单指令多数据浮点数4x4
    ，
    ：：单指令多数据浮点数4x4
    和
    浮点数4x4
有人能解释一下为什么有这么多的typedef看起来功能重叠吗？如果您今天（2018年）在Objective-C/Objective-C++中编写新的应用程序，您应该使用哪种类型来表示两个浮点值（x/y）应用程序代码和金属之间可以共享的矩阵变换的哪种类型？

前缀为
vector\uu
和
matrix\u
的类型已被弃用，取而代之的是前缀为
simd\u
的类型，因此一般指南（以
float4
为例）是：

  • 在C代码中，使用
    simd_float4
    类型。（除非您提供自己的
    typedef
    ，否则必须包含前缀，因为C没有名称空间。）
  • 目标C也是如此
    • < LI>在C++代码中，使用<代码> SIMD::FLUAT4/Cux>类型，您可以使用<命名空间SIMD >代码< >代码> FLUAT4/COD>；代码>
  • Objective-C++也一样
  • 在金属代码中，使用
    float4
    类型，因为
    float4
    是金属着色语言[1]中的基本类型
  • 在Swift代码中，使用
    float4
    类型，因为
    simd\uz
    类型的别名较短
  • 更新：在Swift 5中，
    float4
    和相关类型已被弃用，取而代之的是
    SIMD4
    和相关类型
这些类型基本上都是等效的，并且都具有相同的大小和对齐特征，因此您可以跨语言使用它们。这实际上是simd框架的设计目标之一

既然你没问，我就把关于打包类型的讨论留到另一天再说

[1] Metal是一种不常见的情况，因为它在全局命名空间中定义
float4
，然后将其导入
Metal
命名空间，该命名空间也作为
simd
命名空间导出。它还将
float4
别名为
vector\u float4
。因此，您可以将上述任何名称用于此向量类型（除了
simd\u float4
）。首选
float4

您应该使用哪种类型来表示两个浮动值（x/y）

如果可以避免，如果使用CPU SIMD，请不要使用单个SIMD向量来表示单个几何体
x，y
向量

当每个SIMD向量中有许多相同的内容时，CPU SIMD工作得最好，因为它们实际上存储在16字节或32字节的向量寄存器中，其中两个向量之间的“垂直”操作（压缩加法或乘法）很便宜，但“水平”操作大多只能通过无序+垂直操作来完成

例如，一个值为4
x
的向量和另一个值为4
y
的向量允许您并行执行4个点积或4个交叉积，而无需混洗，因此与向量为
[x1，y1，x2，y2]
相比，每个时钟周期的总吞吐量显著增加点积

请参阅，尤其是这些幻灯片：了解更多有关规划数据布局和程序设计的信息，以便并行执行许多类似操作，而不是试图加速单个操作

这条规则的一个例外是，如果你只是通过加/减来转换坐标，因为即使有一个结构数组，这仍然是一个纯粹的垂直操作。因此，对于基于16字节向量的CPU短向量SIMD来说，这很好。（例如，一个向量中的第二个元素仅与另一个向量中的第二个元素交互，因此不需要洗牌。）

GPU SIMD是不同的，我认为交错数据没有问题。我不是GPU专家

（我不使用Objective C或Metal，因此我无法帮助您了解其类型名称的详细信息，这正是底层CPU硬件所擅长的。x86 SSE/AVX、ARM NEON/AArch64 SIMD或PowerPC Altivec基本相同。水平操作速度较慢。）

感谢您的输入和更多见解。很高兴了解到，无论数据是由CPU还是GPU处理，都需要考虑不同的因素。苹果公司通常在金属样品中使用float2或float3