C中的高效浮点模数一

Question

我正在寻找一种 CPU 效率非常高的方法来计算 C 中的浮点模数一（包括负值）。 我将它用于归一化相位减少（包装，即 7.6 -> 0.6、0.2->0.2、-1.1 -> 0.9 等等）。

据我了解， fmod() 以及 floor() 通常效率很低。 我不需要 function 严格，即考虑到 nan 或 inf 因为我负责传递有效值。

我一直在使用

m = x - (float)(int)x +(float)(x<0.f);
// branchless form to add one if x was negative

从基准测试中，它通常比 fmod() 或使用 floor() 代替 int 转换更有效，但我想知道是否存在更有效的方法，可能基于位操作......

我正在使用 gcc 在 64 位英特尔 CPU 上进行编码，但出于我的目的，我使用的是 32 位单精度浮点数。

如果在其他地方也解决了同样的问题，我深表歉意，但从我的搜索中我找不到关于这个特定主题的任何信息。

Answer 1

C++ 中的原型（我不是最新的 C），填充逻辑仍未优化，但如果您的系统上有 AVX512，您可以执行类似的操作来处理 8 个双精度数，或一个循环中的 16 个浮点数。 我在这里发现了很多有用的东西： 内在函数备忘单

我使用了 Visual Studio 2022 中的 MSVC 编译器

#include <type_traits>
#include <vector>
#include <immintrin.h>


void reduce_phases(std::vector<double>& inputs)
{
    static constexpr std::size_t vector_size = 512ul / sizeof(double);
    auto number_to_pad = vector_size - (inputs.size() % vector_size);
    inputs.insert(inputs.end(), number_to_pad, 0.0);

    auto data_ptr = inputs.data();
    
    for (std::size_t n{ 0ul }; n < inputs.size(); n += vector_size, data_ptr += vector_size)
    {
        auto values = _mm512_load_pd(data_ptr);
        auto floors = _mm512_floor_pd(values);
        auto result = _mm512_sub_pd(values, floors);
        _mm512_store_pd(data_ptr, result);
    }

    inputs.erase(inputs.end() - number_to_pad, inputs.end());
}

void reduce_phases(std::vector<float>& inputs)
{
    static constexpr std::size_t vector_size = 512ul / sizeof(float);

    auto number_to_pad = vector_size - (inputs.size() % vector_size);
    inputs.insert(inputs.end(), number_to_pad, 0.0);

    auto data_ptr = inputs.data();

    for (std::size_t n{ 0ul }; n < inputs.size(); n += vector_size, data_ptr += vector_size)
    {
        auto values = _mm512_load_ps(data_ptr);
        auto floors = _mm512_floor_ps(values);
        auto result = _mm512_sub_ps(values, floors);
        _mm512_store_ps(data_ptr, result);
    }

    inputs.erase(inputs.end() - number_to_pad, inputs.end());
}


int main()
{
    std::vector<double> values{ -1.1, -1.9, -1.5, -0.4, 0.0, 0.4, 1.5, 1.9, 2.1 };
    reduce_phases(values);

    std::vector<float> float_values{ -1.1f, -1.9f, -1.5f, -0.4f, 0.0f, 0.4f, 1.5f, 1.9f, 2.1f };
    reduce_phases(float_values);

    return 0;
}