Intel公司的單指令多數據流式擴展（SSE，Streaming SIMD Extensions）技術能夠有效增強CPU浮點運算的能力。Visual Studio .NET 2003提供了對SSE指令集的編程支持，從而允許用戶在C++代碼中不用編寫彙編代碼就可直接使用SSE指令的功能。MSDN中有關SSE技術的主題[1]有可能會使不熟悉使用SSE彙編指令編程的初學者感到困惑，但是在閱讀MSDN有關文檔的同時，參考一下Intel軟件說明書（Intel Software manuals）[2]會使你更清楚地理解使用SSE指令編程的要點。
SIMD（single-instruction, multiple-data）是一種使用單道指令處理多道數據流的CPU執行模式，即在一個CPU指令執行週期內用一道指令完成處理多個數據的操作。考慮一下下面這個任務：計算一個很長的浮點型數組中每一個元素的平方根。實現這個任務的算法可以這樣寫：
for each f in array //對數組中的每一個元素
f = sqrt(f) //計算它的平方根
爲了瞭解實現的細節，我們把上面的代碼這樣寫：
for each f in array
{
把f從內存加載到浮點寄存器
計算平方根
再把計算結果從寄存器中取出放入內存
}
具有Intel SSE指令集支持的處理器有8個128位的寄存器，每一個寄存器可以存放4個（32位）單精度的浮點數。SSE同時提供了一個指令集，其中的指令可以允許把浮點數加載到這些128位的寄存器之中，這些數就可以在這些寄存器中進行算術邏輯運算，然後把結果放回內存。採用SSE技術後，算法可以寫成下面的樣子：
for each 4 members in array //對數組中的每4個元素
{
把數組中的這4個數加載到一個128位的SSE寄存器中
在一個CPU指令執行週期中完成計算這4個數的平方根的操作
把所得的4個結果取出寫入內存
}
C++編程人員在使用SSE指令函數編程時不必關心這些128位的寄存器，你可以使用128位的數據類型“__m128”和一系列C++函數來實現這些算術和邏輯操作，而決定程序使用哪個SSE寄存器以及代碼優化是C++編譯器的任務。當需要對很長的浮點數數組中的元素進行處理的時候，SSE技術確實是一種很高效的方法。
SSE程序設計詳細介紹
包含的頭文件：
所有的SSE指令函數和__m128數據類型都在xmmintrin.h文件中定義：
#include <xmmintrin.h>
因爲程序中用到的SSE處理器指令是由編譯器決定，所以它並沒有相關的.lib庫文件。
數據分組（Data Alignment）
由SSE指令處理的每一個浮點數數組必須把其中需要處理的數每16個字節（128位二進制）分爲一組。一個靜態數組（static array）可由__declspec(align(16))關鍵字聲明：
__declspec(align(16)) float m_fArray[ARRAY_SIZE];
動態數組（dynamic array）可由_aligned_malloc函數爲其分配空間：
m_fArray = (float*) _aligned_malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(float), 16);
由_aligned_malloc函數分配空間的動態數組可以由_aligned_free函數釋放其佔用的空間：
_aligned_free(m_fArray);
__m128 數據類型
該數據類型的變量可用做SSE指令的操作數，它們不能被用戶指令直接存取。_m128類型的變量被自動分配爲16個字節的字長。
CPU對SSE指令集的支持
如果你的CPU能夠具有了SSE指令集，你就可以使用Visual Studio .NET 2003提供的對SSE指令集支持的C++函數庫了，你可以查看MSDN中的一個Visual C++ CPUID的例子[4]，它可以幫你檢測你的CPU是否支持SSE、MMX指令集或其它的CPU功能。
編程實例
以下講解了SSE技術在Visual Studio .NET 2003下的應用實例，你可以在http://www.codeproject.com/cpp/sseintro/SSE_src.zip下載示例程序壓縮包。該壓縮包中含有兩個項目，這兩個項目是基於微軟基本類庫（MFC）建立的Visual C++.NET項目，你也可以按照下面的講解建立這兩個項目。
SSETest 示例項目
SSETest項目是一個基於對話框的應用程序，它用到了三個浮點數組參與運算：
fResult[i] = sqrt( fSource1[i]*fSource1[i] + fSource2[i]*fSource2[i] ) + 0.5
其中i = 0, 1, 2 ... ARRAY_SIZE-1
其中ARRAY_SIZE被定義爲30000。數據源數組（Source數組）通過使用sin和cos函數給它賦值，我們用Kris Jearakul開發的瀑布狀圖表控件（Waterfall chart control）[3] 來顯示參與計算的源數組和結果數組。計算所需的時間(以毫秒ms爲單位)在對話框中顯示出來。我們使用三種不同的途徑來完成計算：
純C++代碼；
使用SSE指令函數的C++代碼；
包含SSE彙編指令的代碼。
純C++代碼：
void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlus(
float* pArray1, // [輸入] 源數組1
float* pArray2, // [輸入] 源數組2
float* pResult, // [輸出] 用來存放結果的數組
int nSize) // [輸入] 數組的大小
{
int i;
float* pSource1 = pArray1;
float* pSource2 = pArray2;
float* pDest = pResult;
for ( i = 0; i < nSize; i++ )
{
*pDest = (float)sqrt((*pSource1) * (*pSource1) + (*pSource2) * (*pSource2)) + 0.5f;
pSource1++;
pSource2++;
pDest++;
}
}
下面我們用具有SSE特性的C++代碼重寫上面這個函數。爲了查詢使用SSE指令C++函數的方法，我參考了Intel軟件說明書（Intel Software manuals）中有關SSE彙編指令的說明，首先我是在第一卷的第九章找到的相關SSE指令，然後在第二卷找到了這些SSE指令的詳細說明，這些說明有一部分涉及了與其特性相關的C++函數。然後我通過這些SSE指令對應的C++函數查找了MSDN中與其相關的說明。搜索的結果見下表：
|
使用Visual C++.NET的 SSE指令函數的代碼：
void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlusSSE(
float* pArray1, // [輸入] 源數組1
float* pArray2, // [輸入] 源數組2
float* pResult, // [輸出] 用來存放結果的數組
int nSize) // [輸入] 數組的大小
{
int nLoop = nSize/ 4;
__m128 m1, m2, m3, m4;
__m128* pSrc1 = (__m128*) pArray1;
__m128* pSrc2 = (__m128*) pArray2;
__m128* pDest = (__m128*) pResult;
__m128 m0_5 = _mm_set_ps1(0.5f); // m0_5[0, 1, 2, 3] = 0.5
for ( int i = 0; i < nLoop; i++ )
{
m1 = _mm_mul_ps(*pSrc1, *pSrc1); // m1 = *pSrc1 * *pSrc1
m2 = _mm_mul_ps(*pSrc2, *pSrc2); // m2 = *pSrc2 * *pSrc2
m3 = _mm_add_ps(m1, m2); // m3 = m1 + m2
m4 = _mm_sqrt_ps(m3); // m4 = sqrt(m3)
*pDest = _mm_add_ps(m4, m0_5); // *pDest = m4 + 0.5
pSrc1++;
pSrc2++;
pDest++;
}
}
使用SSE彙編指令實現的C++函數代碼：
void CSSETestDlg::ComputeArrayAssemblySSE(
float* pArray1, // [輸入] 源數組1
float* pArray2, // [輸入] 源數組2
float* pResult, // [輸出] 用來存放結果的數組
int nSize) // [輸入] 數組的大小
{
int nLoop = nSize/4;
float f = 0.5f;
_asm
{
movss xmm2, f // xmm2[0] = 0.5
shufps xmm2, xmm2, 0 // xmm2[1, 2, 3] = xmm2[0]
mov esi, pArray1 // 輸入的源數組1的地址送往esi
mov edx, pArray2 // 輸入的源數組2的地址送往edx
mov edi, pResult // 輸出結果數組的地址保存在edi
mov ecx, nLoop //循環次數送往ecx
start_loop:
movaps xmm0, [esi] // xmm0 = [esi]
mulps xmm0, xmm0 // xmm0 = xmm0 * xmm0
movaps xmm1, [edx] // xmm1 = [edx]
mulps xmm1, xmm1 // xmm1 = xmm1 * xmm1
addps xmm0, xmm1 // xmm0 = xmm0 + xmm1
sqrtps xmm0, xmm0 // xmm0 = sqrt(xmm0)
addps xmm0, xmm2 // xmm0 = xmm1 + xmm2
movaps [edi], xmm0 // [edi] = xmm0
add esi, 16 // esi += 16
add edx, 16 // edx += 16
add edi, 16 // edi += 16
dec ecx // ecx--
jnz start_loop //如果不爲0則轉向start_loop
}
}
最後，在我的計算機上運行計算測試的結果：
純C++代碼計算所用的時間是26 毫秒
使用SSE的C++ 函數計算所用的時間是 9 毫秒
包含SSE彙編指令的C++代碼計算所用的時間是 9 毫秒
以上的時間結果是在Release優化編譯後執行程序得出的。
SSESample 示例項目
SSESample項目是一個基於對話框的應用程序，其中它用下面的浮點數數組進行計算：
fResult[i] = sqrt(fSource[i]*2.8)
其中i = 0, 1, 2 ... ARRAY_SIZE-1
這個程序同時計算了數組中的最大值和最小值。ARRAY_SIZE被定義爲100000，數組中的計算結果在列表框中顯示出來。其中在我的機子上用下面三種方法計算所需的時間是：
純C++代碼計算 6 毫秒
使用SSE的C++ 函數計算 3 毫秒
使用SSE彙編指令計算 2 毫秒
大家看到，使用SSE彙編指令計算的結果會好一些，因爲使用了效率增強了的SSX寄存器組。但是在通常情況下，使用SSE的C++ 函數計算會比彙編代碼計算的效率更高一些，因爲C++編譯器的優化後的代碼有很高的運算效率，若要使彙編代碼比優化後的代碼運算效率更高，這通常是很難做到的。
純C++代碼：
// 輸入: m_fInitialArray
// 輸出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonCplusplus()
{
m_fMin = FLT_MAX;
m_fMax = FLT_MIN;
int i;
for ( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++ )
{
m_fResultArray[i] = sqrt(m_fInitialArray[i] * 2.8f);
if ( m_fResultArray[i] < m_fMin )
m_fMin = m_fResultArray[i];
if ( m_fResultArray[i] > m_fMax )
m_fMax = m_fResultArray[i];
}
}
使用Visual C++.NET的 SSE指令函數的代碼：
// 輸入: m_fInitialArray
// 輸出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonSseC()
{
__m128 coeff = _mm_set_ps1(2.8f); // coeff[0, 1, 2, 3] = 2.8
__m128 tmp;
__m128 min128 = _mm_set_ps1(FLT_MAX); // min128[0, 1, 2, 3] = FLT_MAX
__m128 max128 = _mm_set_ps1(FLT_MIN); // max128[0, 1, 2, 3] = FLT_MIN
__m128* pSource = (__m128*) m_fInitialArray;
__m128* pDest = (__m128*) m_fResultArray;
for ( int i = 0; i < ARRAY_SIZE/4; i++ )
{
tmp = _mm_mul_ps(*pSource, coeff); // tmp = *pSource * coeff
*pDest = _mm_sqrt_ps(tmp); // *pDest = sqrt(tmp)
min128 = _mm_min_ps(*pDest, min128);
max128 = _mm_max_ps(*pDest, max128);
pSource++;
pDest++;
}
// 計算max128的最大值和min128的最小值
union u
{
__m128 m;
float f[4];
} x;
x.m = min128;
m_fMin = min(x.f[0], min(x.f[1], min(x.f[2], x.f[3])));
x.m = max128;
m_fMax = max(x.f[0], max(x.f[1], max(x.f[2], x.f[3])));
}
使用SSE彙編指令的C++函數代碼：
// 輸入: m_fInitialArray
// 輸出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonSseAssembly()
{
float* pIn = m_fInitialArray;
float* pOut = m_fResultArray;
float f = 2.8f;
float flt_min = FLT_MIN;
float flt_max = FLT_MAX;
__m128 min128;
__m128 max128;
// 使用以下的附加寄存器:xmm2、xmm3、xmm4:
// xmm2 – 相乘係數
// xmm3 – 最小值
// xmm4 – 最大值
_asm
{
movss xmm2, f // xmm2[0] = 2.8
shufps xmm2, xmm2, 0 // xmm2[1, 2, 3] = xmm2[0]
movss xmm3, flt_max // xmm3 = FLT_MAX
shufps xmm3, xmm3, 0 // xmm3[1, 2, 3] = xmm3[0]
movss xmm4, flt_min // xmm4 = FLT_MIN
shufps xmm4, xmm4, 0 // xmm3[1, 2, 3] = xmm3[0]
mov esi, pIn // 輸入數組的地址送往esi
mov edi, pOut // 輸出數組的地址送往edi
mov ecx, ARRAY_SIZE/4 // 循環計數器初始化
start_loop:
movaps xmm1, [esi] // xmm1 = [esi]
mulps xmm1, xmm2 // xmm1 = xmm1 * xmm2
sqrtps xmm1, xmm1 // xmm1 = sqrt(xmm1)
movaps [edi], xmm1 // [edi] = xmm1
minps xmm3, xmm1
maxps xmm4, xmm1
add esi, 16
add edi, 16
dec ecx
jnz start_loop
movaps min128, xmm3
movaps max128, xmm4
}
union u
{
__m128 m;
float f[4];
} x;
x.m = min128;
m_fMin = min(x.f[0], min(x.f[1], min(x.f[2], x.f[3])));
x.m = max128;
m_fMax = max(x.f[0], max(x.f[1], max(x.f[2], x.f[3])));
}
參考文檔：
[1]MSDN, SSE技術主題：
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vclang/html/vcrefstreamingsimdextensions.asp
[2]Intel軟件說明書（Intel Software manuals）：
http://developer.intel.com/design/archives/processors/mmx/index.htm
[3] Kris Jearakul的瀑布狀圖表控件：http://www.codeguru.com/controls/Waterfall.shtml
[4] Microsoft Visual C++ CPUID示例：
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamcpuiddeterminecpucapabilities.asp
[5] Matt Pietrek在Microsoft Systems Journal 1998年2月刊上的評論文章：
http://www.microsoft.com/msj/0298/hood0298.aspx 。