Документация

Включите SIMD в сгенерированном коде

Чтобы включить замену SIMD, в приложении MATLAB Coder, после выбора необходимого Device vendor и Device type, на вкладке Custom Code, устанавливают параметр Code replacement library. Эта таблица показывает заменяющие библиотеки кода для поддерживаемого Device vendor и Device type.

В качестве альтернативы в coder.EmbeddedCodeConfig объект настройки, установленный параметр CodeReplacementLibrary параметр к библиотеке, такой как 'Intel AVX (Windows)'.

cfg = coder.config('lib');
cfg.CodeReplacementLibrary = 'Intel AVX (Windows)';

Сгенерируйте циклы for кода SIMD и массивы

Считайте функцию MATLAB dynamic это имеет сумму выражения продуктов и переменных с типом данных single. Связанный цикл не установлен во время компиляции. Таблица показывает сгенерированный код, когда никакая заменяющая библиотека кода не выбрана, и цикл выполняет одну итерацию за один раз. Когда вы выбираете Intel SSE(Windows) как заменяющая библиотека кода, сгенерированный код содержит инструкции SIMD. Инструкции SIMD могут обработать цикл с шагом четыре через вычислительную функцию, таким как _mm_add_ps и mm_mul_psИнструкции по управлению данными.The _mm_storeu_ps и _mm_loadu_ps сохраните и загрузите данные из регистров SIMD. Если типом данных является double, цикл выполняется с шагом два. Переменные, которые не могут быть векторизованы, обрабатываются в цикле при помощи итератора scalarLB.

function C = dynamic(A, B)
   assert(all(size(A) <= [100 100]));
   assert(all(size(B) <= [100 100]));
   assert(isa(A, 'single'));
   assert(isa(B, 'single'));

   C = zeros(size(A), 'like', A);
   for i = 1:numel(A)
       C(i) = (A(i) .* B(i)) + 
                   (A(i) .* B(i));
   end
end

loop_ub = A_size[0] * A_size[1];
for (i = 0; i < loop_ub; i++) {
  C_data_tmp = A_data[i] * B_data[i];
  C_data[i] = C_data_tmp + C_data_tmp;
}

loop_ub = A_size[0] * A_size[1];
scalarLB = loop_ub & -4;
vectorUB = scalarLB - 4;
for (i = 0; i <= vectorUB; i += 4) {
   r = _mm_mul_ps(_mm_loadu_ps(&A_data[i]), 
       _mm_loadu_ps(&B_data[i]));
       _mm_storeu_ps(&C_data[i],
       _mm_add_ps(r, r));
}

for (i = scalarLB; i < loop_ub; i++) {
  C_data_tmp = A_data[i] * B_data[i];
  C_data[i] = C_data_tmp + C_data_tmp;
}

Для списка Intel встроенные функции для поддерживаемых функций MATLAB см. https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/. Для списка Inlined ARM NEON Intrinsic функции, см. https://developer.arm.com/architectures/instruction-sets/simd-isas/neon/intrinsics.

Ограничения

Сгенерированный код не оптимизирован через SIMD, когда код MATLAB содержит: