Процессор avx что такое

AVX (Advanced Vector Extensions)

На практике расширение AVX впервые было использовано в 2011 году в процессорах с архитектурой Sandy Bridge (Intel), а также Bulldozer (AMD), и внесло в их работу значительные усовершенствования.

В частности:

• в 2 раза были увеличены регистры SIMD (со 128 до 256 бит), а также добавлен набор дополнительных 256-битных инструкций, выполняемых в этих регистрах. При этом, сохранилась поддержка существующих 128-битных SSE-инструкций процессора, которые теперь использовали только первую половину новых 256-битных регистров.

Благодаря расширению регистров, процессор с поддержкой AVX за каждый такт может обрабатывать до 2 раз больше информации в интенсивных вычислениях с плавающей точкой, в частности, в разного рода мультимедийных программах (работа с фото-, видеоконтентом), а также при решении научных задач. В случаях, когда возможна более высокая степень параллелизма, AVX увеличивает производительность с вещественными числами.

Но для этого, кроме поддержки AVX процессором, требуется также использование соответствующей операционной системы и адаптированного программного обеспечения. В Windows поддержка AVX появилась, только в Windows 7 SP1.

• инструкции AVX вместо двухоперандного используют так называемый «неразрушающий» трёхоперандный синтаксис. Что это значит? Процессор вместо A=A+B работает по схеме A+B=C, благодаря чему после операции регистр A остается неизмененным и может быть использован в дальнейших вычислениях. Как следствие, отпадает необходимость сохранять регистр A (если он нужен в дальнейшем) перед вычислением и восстанавливать его по завершению вычисления из другого регистра или памяти. Это позитивно сказывается на быстродействии процессора.

• для инструкций AVX отсутствуют строгие требования, касающиеся выравнивания операндов в памяти, что несколько облегчает работу программистов. Однако, при разработке приложений, используемых эти инструкции, все же рекомендуется следить за выравниванием на размер операнда во избежание снижения производительности.

• в AVX введена новая схема кодирования инструкций процессора (VEX), предоставившая возможность в перспективе вводить новые команды AVX (что важно для дальнейшего развития SIMD).

Люди обычно оценивают процессор по количеству ядер, тактовой частоте, объему кэша и других показателях, редко обращая внимание на поддерживаемые им технологии.

Отдельные из этих технологий нужны только для решения специфических заданий и в «домашнем» компьютере вряд ли когда-нибудь понадобятся. Наличие же других является непременным условием работы программ, необходимых для повседневного использования.

Так, полюбившийся многим браузер Google Chrome не работает без поддержки процессором SSE2. Инструкции AVX могут в разы ускорить обработку фото- и видеоконтента. А недавно один мой знакомый на достаточно быстром Phenom II (6 ядер) не смог запустить игру Mafia 3, поскольку его процессор не поддерживает инструкции SSE4.2.

Если аббревиатуры SSE, MMX, AVX, SIMD вам ни о чем не говорят и вы хотели бы разобраться в этом вопросе, изложенная здесь информация станет неплохим подспорьем.

Одной из особенностей компьютеров на базе процессоров AMD, которой они выгодно отличаются от платформ Intel, является высокий уровень совместимости процессоров и материнских плат. У владельцев относительно не старых настольных систем на базе AMD есть высокие шансы безболезненно «прокачать» компьютер путем простой замены процессора на «камень» из более новой линейки или же флагман из предыдущей.

Если вы принадлежите к их числу и задались вопросом «апгрейда», эта небольшая табличка вам в помощь.

В таблицу можно одновременно добавить до 6 процессоров, выбрав их из списка (кнопка «Добавить процессор»). Всего доступно больше 2,5 тыс. процессоров Intel и AMD.

Пользователю предоставляется возможность в удобной форме сравнивать производительность процессоров в синтетических тестах, количество ядер, частоту, структуру и объем кэша, поддерживаемые типы оперативной памяти, скорость шины, а также другие их характеристики.

Дополнительные рекомендации по использованию таблицы можно найти внизу страницы.

В этой базе собраны подробные характеристики процессоров Intel и AMD. Она содержит спецификации около 2,7 тысяч десктопных, мобильных и серверных процессоров, начиная с первых Пентиумов и Атлонов и заканчивая последними моделями.

Информация систематизирована в алфавитном порядке и будет полезна всем, кто интересуется компьютерной техникой.

Таблица содержит информацию о почти 2 тыс. процессоров и будет весьма полезной людям, интересующимся компьютерным «железом». Положение каждого процессора в таблице определяется уровнем его быстродействия в синтетических тестах (расположены по убыванию).

Есть фильтр, отбирающий процессоры по производителю, модели, сокету, количеству ядер, наличию встроенного видеоядра и другим параметрам.

Для получения подробной информации о любом процессоре достаточно нажать на его название.

Проверка стабильности работы центрального процессора требуется не часто. Как правило, такая необходимость возникает при приобретении компьютера, разгоне процессора (оверлокинге), при возникновении сбоев в работе компьютера, а также в некоторых других случаях.

В статье описан порядок проверки процессора при помощи программы Prime95, которая, по мнению многих экспертов и оверлокеров, является лучшим средством для этих целей.

ПОКАЗАТЬ ЕЩЕ

Источник

Процессор avx что такое

Advanced Vector Extensions (AVX) — расширение системы команд x86 для микропроцессоров Intel и AMD, предложенное Intel в марте 2008. [1]

AVX предоставляет различные улучшения, новые инструкции и новую схему кодирования машинных кодов.

Содержание

Улучшения

Новая схема кодирования

Новая схема кодирования инструкций VEX использует VEX префикс. В настоящий момент существуют два VEX префикса, длиной 2 и 3 байта. Для 2-х байтного VEX префикса первый байт равен 0xC5, для 3-х байтного 0xC4. В 64-битном режиме первый байт VEX префикса уникален. В 32-битном режиме возникает конфликт с инструкциями LES и LDS, который разрешается старшим битом второго байта, он имеет значение только в 64-битном режиме, через неподдерживаемые формы инструкций LES и LDS. [4] Длина существующих AVX инструкций, вместе с VEX префиксом, не превышает 11 байт. В следующих версиях ожидается появление более длинных инструкций.

Новые инструкции

Также в спецификации AVX описана группа инструкций PCLMUL (Parallel Carry-Less Multiplication, Parallel CLMUL)

Применение

Подходит для интенсивных вычислений с плавающей точкой в мультимедиа программах и научных задачах. Там, где возможна более высокая степень параллелизма, увеличивает производительность с вещественными числами.

Поддержка в операционных системах

Использование YMM регистров требует поддержки со стороны операционной системы. Следующие системы поддерживают регистры YMM:

Микропроцессоры с AVX

Совместимость между реализациями Intel и AMD обсуждается в XOP instruction set.

Будущие расширения

Схема кодирования инструкций VEX легко допускает дальнейшее расширение набора инструкций AVX. В следующей версии, AVX2, планируется добавить инструкции для работы с целыми числами, FMA3 (увеличит производительность при обработке чисел с плавающей запятой в 2 раза [10] ), загрузку распределенного в памяти вектора (gather) и прочее.

Различные планируемые дополнения системы команд x86:

Источник

Ускоряем неускоряемое или знакомимся с SIMD, часть 2 — AVX

Предыдущая часть вызвала бурную дискуссию, в ходе которой выяснилось, что AVX/AVX2 на самом деле есть в десктопных CPU, нет только AVX512. Поэтому продолжаем знакомиться с SIMD, но уже с современной его частью — AVX. А так же разберём некоторые комментарии:

Немного про AVX

AVX/AVX2 — это более мощная версия SSE, которая расширяет большинство 128 битных SSE операций до 256 бит, плюс приносит ряд новых инструкций.

Из тонкостей реализации можно выделить то, что на уровне ассемблера AVX использует 3 аргумента, что позволяет не разрушать данные в первых двух. SSE сохраняет результат в одном из аргументов.

Так же нужно учитывать, что при прямой адресации данные должны быть выровнены по 32 байта, в SSE выравнивание по 16.

Дополненная версия бенчмарка

Новые результаты выглядят так (-O0):

Итого суммарное ускорение в 9+ раз, AVX ожидаемо быстрей SSE почти в 2 раза.

В продакшн коде всё-таки лучше использовать _mm256_load_si256 вместо прямого обращения, этот вариант компилятор умеет лучше оптимизировать.

Влияет ли на скорость использование AVX команд над SSE регистрами?

-mavx2

_popcnt32(_mm_movemask_epi8(_mm_cmpeq_epi16(. ))) превращается в

-msse4.2

_popcnt32(_mm_movemask_epi8(_mm_cmpeq_epi16(. ))) превращается в

bonus

AVX команды _popcnt32(_mm256_movemask_epi8(_mm256_cmpeq_epi16(. ))) превращаются в

В одном из комментариев Antervis написал:

А еще, ты несколько недоработал алгоритм. Зачем делать через movemask + popcnt? Для массивов не более 2^18 элементов можно сначала собирать поэлементную сумму:
auto cmp = _mm_cmpeq_epi16(sseVal, sseArr);
cmp = _mm_and_si128(cmp, _mm_set1_epi16(1));
sum = _mm_add_epi16(sum, cmp);

а потом, в конце цикла, сделать одно горизонтальное сложение (не забывая про переполнение).

Источник

Популярно об MMX, SSE и AVX

В мире компьютерных технологий нет ничего странного в обилии всевозможных аббревиатур: CPU, GPU, RAM, SSD, BIOS, CD-ROM, и многих других. И почти каждый день появляются всё новые и новые сокращения названий каких-то технологий, что является неизбежным следствием бесконечного стремления инженеров улучшить функции и возможности наших вычислительных устройств.

Сегодня речь пойдёт о таких расширениях набора команд процессоров, как MMX, SSE и AVX. Многим знакомы эти сокращения, и мы выясним, действительно ли это какие-то интересные разработки, или же это не более чем бессмысленные маркетинговые уловки.

Ну о-о-очень первые дни

Середина 80-х прошлого столетия. Рынок процессоров был очень похож на сегодняшний. Intel бесспорно преобладала, но столкнулась с жесткой конкуренцией со стороны AMD. Домашние компьютеры, такие как Commodore 64, использовали базовые 8-битные процессоры, тогда как настольные ПК начинали переходить с 16-битных на 32-битные чипы.

Эти числа означают размер значений данных, которые могут быть обработаны математически, при этом чем выше эти значения, тем выше точность и возможности. Они также определяет размер основных регистров в микросхеме: небольших участков памяти, используемых для хранения рабочих данных.

Такие процессоры являются также скалярными и целочисленными. Что это означает? Скаляр – это когда над одним элементом данных выполняется только одна любая математическая операция. Обычно это обозначается как SISD (single instruction, single data, «одиночный поток команд – одиночный поток данных»).

Таким образом, инструкция по сложению двух значений данных просто обрабатывается для этих двух чисел. А если вам, например, нужно прибавить одно и то же значение к группе из 16 чисел, то для этого потребуется выполнить все 16 наборов инструкций – для каждого числа из этой группы по отдельности. По-другому процессоры тех лет складывать ещё не умели.

Intel 80386DX с частотой 16МГц (1985).

В те времена под инструкциями x86 понимали наборы команд для целочисленных (integer) операций, а под инструкциями x87 – для чисел с плавающей точкой (float). В наши дни все операции умеет выполнять один процессор, поэтому мы используем термин x86 для обозначения набора инструкций обоих типов данных.

Использование отдельных сопроцессоров для обработки разных типов данных было нормой, пока Intel не представила 80486: их первый CPU для персоналок со встроенным математическим сопроцессором для обработки вещественных данных (FPU, Floating Point Unit).

Intel 80486: Жёлтым цветом выделен блок FPU для обработки чисел с плавающей точкой.

Как вы можете видеть, этот блок совсем немного занимает места в процессоре, но рывок в производительности, благодаря этому решению, был огромен.

Но в целом принцип работы оставался скалярным, и таким он перешел и к преемнику 486-го: оригинальному Intel Pentium.

И пройдёт ещё три года после релиза этого первого Пентиума, прежде чем Intel представит миру Pentium MMX. Это произошло в октябре 1996 года.

V – значит «векторный». А MMX что значит?

В мире математики числа можно группировать в наборы различных видов и размеров – одна такая упорядоченная совокупность называется арифметическим вектором. Проще всего представить его себе в виде списка значений, расположенных горизонтально или вертикально. Технология MMX привнесла в мир процессоров возможность выполнять векторные математические вычисления.

Однако она была изначально довольно ограниченной, поскольку оперировала только целыми числами и фактически эксплуатировала для своих целей регистры FPU. Поэтому программисты, желающие использовать какие-то инструкции MMX, вынуждены иметь в виду, что при выполнении таких инструкций любые вычисления с плавающей запятой не могут выполняться одновременно с ними.

FPU Pentium имел 64-битные регистры, и в операциях MMX каждый из них мог вместить два 32-битных, четыре 16-битных или восемь 8-битных целых числа. Именно эти группы чисел и являются векторами, и каждая инструкция, предназначенная для них, будет выполняться сразу над всеми значениями в группе.

Такой принцип получил название SIMD (single instruction, multiple data, «одиночный поток команд, множественный поток данных») и знаменует собой большой шаг вперед в развитии возможностей процессоров для персональных компьютеров.

Ну а какие приложения выигрывают от использования такого принципа? Практически все, которым приходится выполнять одинаковые вычисления над группой однородных данных, и в первую очередь это некоторые функции в 3D-моделировании и мультимедийных технологиях, а также в системах обработки стандартных сигналов.

Например, MMX можно применить для ускорения умножения матриц при обработке вершин в 3D, или для смешивания видеопотоков при работе с хромакеем или альфа-композитингом.

Процессор AMD K6-2 – где-то там есть 3DNow!

К сожалению, внедрение MMX продвигалось довольно медленными темпами из-за негативного влияния этой технологии на производительность операций с плавающей точкой. AMD частично решила эту проблему, создав свою собственную версию под названием 3DNow! примерно через два года после появления MMX. Технология от AMD предлагала больше инструкций SIMD и умела обрабатывать числа с плавающей точкой, но также страдала от недостатка понимания программистами.

Ах, да! Как же официально расшифровывается аббревиатура MMX? Согласно Intel – никак!

Проще пареной SSE

Ситуация переломилась в лучшую сторону с приходом в 1999 году процессора Intel Pentium III. Он принёс с собой блестящую реализацию векторной функции под названием SSE (Streaming SIMD Extensions, «потоковые расширения SIMD»). На этот раз это был дополнительный набор из восьми 128-битных регистров, отдельных от регистров в FPU, и стек дополнительных инструкций для обработки чисел с плавающей точкой.

Использование независимых регистров означает, что больше нет такой сильной зависимости от FPU, хотя Pentium III не мог выполнять инструкции SSE одновременно с инструкциями FP. А также, новая функция поддерживает только один тип данных в регистрах: четыре 32-битных FP-числа.

Но переход к использованию FP-инструкций SIMD позволил значительно увеличить производительность в таких приложениях, как кодирование/декодирование видео, обработка изображений и звука, сжатие файлов и многих других.

Pentium IV: желтым цветом выделен блок регистров SSE2.

Усовершенствованная версия SSE2 появилась в 2001 году вместе с Pentium 4, и на этот раз поддержка типов данных была намного лучше: четыре 32-битных или два 64-битных FP-числа, а также шестнадцать 8-битных, восемь 16-битных, четыре 32-битных или два 64-битных целых числа. Регистры MMX остались в процессоре, но все операции MMX и SSE могли выполняться с использованием независимых 128-битных регистров SSE.

Модификация SSE3 появилась на свет в 2003 году, имея больше инструкций и возможность выполнять некоторые математические вычисления между значениями внутри одного регистра.

Ещё через 3 года мы познакомились с архитектурой Intel Core, принёсшей ещё одну ревизию технологии SIMD (SSSE3 – Supplemental SSE, «расширенные SSE»), и чуть позже в том же году – финальную версию, SSE4.

В 2007 году AMD применила собственную версию расширений CPU-инструкций SSE4 в своей архитектуре Barcelona. С названием в AMD париться не стали, и назвали свою версию просто SSE4a.

С линейкой Nehalem Core в 2008 году было выпущено незначительное обновление этой версии, которую Intel обозначила как SSE4.2 (а под SSE4.1 стали понимать исходную версию этого обновления). Обновления не затронули регистры, а лишь добавили больше инструкций в таблицу, расширив диапазон возможных математических и логических операций.

AMD, со своей стороны, сперва предложила новую версию SSE5, но позже решила разделить ее на три отдельных расширения, одно из которых довольно проблемное – подробнее об этом чуть позже.

К концу 2008 года и Intel, и AMD поставляли процессоры, которые уже могли обрабатывать все версии наборов инструкций от MMX до SSE4.2, и многие приложения (в основном игры) начали требовать этих функций для работы.

Время для новых букв

2008 год также был годом, когда Intel объявила о том, что они работают над значительным апгрейдом своей системы SIMD, и в 2011 году выкатила линейку процессоров Sandy Bridge с поддержкой набора инструкций AVX (Advanced Vector Extensions, «продвинутые векторные расширения»).

Всё удвоилось: вдвое больше векторных регистров и вдвое больше их размер.

Шестнадцать 256-битных регистров вмещают только восемь 32-битных или четыре 64-битных вещественных числа, поэтому в плане форматов данных, этот набор инструкций более ограничен в сравнении с SSE, но ведь и SSE никто не отменял. К тому времени программная поддержка векторных операций для CPU была уже хорошо отлажена, начиная с фундаментального мира компиляторов, заканчивая сложными приложениями.

И не даром: Core i7-2600K (или подобный ему), работающий на частоте 3,8ГГц, потенциально может выдавать более 230 GFLOPS (миллиардов операций с плавающей точкой в секунду) при выполнении инструкций AVX – неплохо для дополнения, относительно немного места занимающего на кристалле процессора.

Или могло бы быть неплохо, если бы он действительно работал на частоте 3,8ГГц. Частично проблема AVX заключалась в том, что нагрузка на чип получалась настолько высокой, что Intel пришлось заставить процессор автоматически снижать тактовую частоту в этом режиме примерно на 20%, чтобы уменьшить энергопотребление и не допустить перегрева. К сожалению, такова цена за выполнение любой работы SIMD в современном процессоре.

Еще одно усовершенствование, предлагаемое в AVX – это возможность работать одновременно с тремя значениями. Во всех версиях SSE операции выполнялись между двумя значениями, после чего результат заменял одно из них в регистре. При выполнении инструкций SIMD AVX не трогает исходные значения, сохраняя результирующее значение в отдельный регистр.

AVX2 был выпущен вместе с архитектурой Haswell для процессоров Core 4-го поколения в 2013 году, и представлял собой довольно значительный апгрейд, благодаря добавлению нового расширения: FMA (Fused Multiply-Add, «умножение-сложение с однократным округлением»).

Эта независимая функция в составе AVX2 была крайне востребована для приложений, работающих с векторной и матричной математикой, поскольку давала возможность выполнять две операции с помощью одной инструкции. Функция поддерживала и скалярные операции также.

Проблема оказалась в том, что FMA от Intel отличался от аналогичного расширения AMD настолько, что они были совершенно несовместимы. Причина в том, что Intel FMA представляет собой систему с тремя операндами, то есть работает с тремя отдельными значениями: два слагаемых и сумма, либо три слагаемых и сумма, замещающая одно из слагаемых.

У версии от AMD четыре операнда, поэтому она может вычислить 3 числа и записать ответ в отдельный регистр, не трогая исходные значения. Математически FMA4 лучше, чем FMA3, но его реализация немного сложнее, как с точки зрения программирования, так и с точки зрения интеграции функции в процессор.

AVX-512: а не многовато-ли?

AVX2 ещё только начал появляться на рынке процессоров, а Intel уже плела маниакальные планы относительно его преемника, AVX-512, и общий настрой среди разработчиков был такой: «больше регистров богу регистров!». Мало того, что этих самых регистров снова вдвое больше, и они снова вдвое увеличились в размере, так ещё и появился стек новых инструкций и поддержка устаревших.

Первой партией чипов, на которых поднялся в воздух набор функций AVX-512, стала серия Xeon Phi 7200 – второе поколение громоздких и очень многоядерных процессоров Intel, ориентированных на рынок суперкомпьютеров.

72-ядерный 288-потоковый Knights Landing Xeon Phi.

В отличие от всех предыдущих реализаций, новый набор векторных инструкций состоял из 19-и компонентов: базового – AVX-512F, – необходимого для обеспечения совместимости, и множества весьма специфических. Эти дополнительные наборы охватывают такие области операций, как обратная математика, целочисленные FMA и алгоритмы свёрточной (конволюционной) нейронной сети (CNN-алгоритмы).

Первоначально AVX-512 был только прерогативой крупнейших чипов Intel, предназначенных для рабочих станций и серверов, но теперь их недавние архитектуры Ice Lake и Tiger Lake также поддерживают его. Да, не удивляйтесь: вы можете купить легкий ноутбук с процессором, имеющим 512-битные векторные блоки.

Это может показаться круто. А может и не показаться – в зависимости от вашей точки зрения. Регистры на кристалле CPU обычно группируются в так называемом регистровом файле, как видно на макрофото ниже.

2-ядерный Intel Skylake

Желтым прямоугольником выделен файл векторных регистров, красный прямоугольник – это наиболее вероятное расположение файла целочисленного регистра. Обратите внимание, насколько файл векторного регистра больше integer-регистра. В Skylake используются 256-битные регистры AVX2, следовательно аналогичный векторный регистровый файл AVX-512 занял бы на таком же кристалле в четыре раза больше места: вдвое больше, потому что вдвое больше их размер, и ещё вдвое – потому что самих регистров вдвое больше.

А очень-ли нужно такое количество векторных регистров маленькому чипу, который должен быть максимально мобильным? Хоть речь и не о лишних килограммах в ноутбуке, а лишь о небольшой части площади ядра процессора, каждый квадратный миллиметр имеет значение, когда речь идет о миниатюризации мобильных устройств и наиболее эффективном использовании доступного пространства в них.

И учитывая, что использование AVX в любом виде приводит к автоматическому уменьшению тактовой частоты, использование AVX-512 на таких платформах скорее всего приведет к ещё более сомнительным издержкам по сравнению с любым из своих предшественников, поскольку при работе он потребляет еще больше энергии.

И проблема AVX-512 не только в применении к небольшим мобильным процессорам. Разработчикам, пишущим код для работы на рабочих станциях и серверах, и для которых увеличение возможностей векторных расширений действительно важный вопрос, потребуется создавать несколько версий кода. Это связано с тем, что не все процессоры с AVX-512 работают с одинаковым набором команд.

Например, набор IFMA (Integer Fused Multiply Add, «целочисленное умножение-сложение с однократным округлением») доступен только на процессорах Cannon, Ice и Tiger Lake. В то время как процессоры на архитектуре Cooper и Cascade Lake его не поддерживают, несмотря на то, что они относятся к сегменту процессоров для серверов и рабочих станций.

Стоит отметить, что AMD не предлагает поддержку AVX-512, и не собирается. По их мнению, обработка массивных векторных вычислений – это прерогатива GPU. С AMD полностью солидарна Nvidia, и обе компании уже выпустили продукты специально для таких нужд.

И дальше что?

Много лет назад процессор с возможностью обработки векторной математики ознаменовал собой эпохальный прорыв. Современные процессоры обладают огромными возможностями, предлагая множество наборов инструкций для обработки целочисленных операций и операций с плавающей запятой для скалярных, векторных и матричных данных.

Что касается последних двух типов данных, то CPU теперь напрямую конкурируют с GPU: ведь мир 3D-графики – это как раз всё, что связано с SIMD, векторами, плавающими точками и т.д. И производители GPU не спали – разработка графических ускорителей велась стремительными темпами. В начале 2010-х годов купить видеокарту, процессор которой способен выполнять почти 800 миллиардов инструкций SIMD в секунду, вы уже могли менее чем за 500 долларов.

Это больше, чем то, на что сейчас способны лучшие из десктопных CPU. Но они и не предназначены для рекордов в какой-то конкретной области – их задача обрабатывать очень обобщенный код, который зачастую не повторяется или легко распараллеливается. Поэтому, не стоит думать, что возможности SIMD столь жизненно-важны для CPU, скорее это полезное дополнение к его арсеналу.

Вас интересует производительность SIMD в чистом виде? Ваш выбор – видеокарта, а не материнка!

Стремительное развитие графических процессоров недвусмысленно намекает, что для CPU нет нужды иметь чересчур большие векторные блоки, и почти наверняка именно поэтому AMD даже не пыталась разрабатывать своего собственного преемника для AVX2 (расширение, которое они используют в своих чипах с 2015 года). Давайте также не будем забывать, что процессоры следующего поколения могут больше походить на мобильные однокристальные (SoC, System-on-a-Chip), где под каждый тип задач выделена площадь на кристалле. Intel, в свою очередь, похоже, стремится внедрить AVX-512 в как можно большее количество продуктов.

Ждёт ли нас ещё и AVX-1024? Вряд ли, либо очень нескоро. Скорее всего, Intel займётся расширением AVX-512 с помощью дополнительных компонентов с инструкциями, чтобы повысить гибкость, а чистую SIMD-производительность переложит на плечи своей недавно разработанной линейки графических процессоров Xe.

Библиотеки SSE и AVX теперь являются неотъемлемой частью программного обеспечения: Adobe Photoshop требует, чтобы процессоры поддерживали как минимум SSE4.2; API машинного обучения TensorFlow требует поддержки AVX; Microsoft Teams может выполнять фоновые видеоэффекты, только если доступен AVX2.

Это говорит только об одном: несмотря на то, что в плане обработки SIMD графическим процессорам нет равных, этот функционал ещё долго будет в арсенале CPU. Так что будем ждать нового поколения векторных расширений и надеюсь, реклама нас впечатлит.

Источник