一：名词解释

Flynn分类法

Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类。按照Flynn分类法，计算平台共分为四种类型。

1.单指令流单数据流机器(SISD)

2.单指令流多数据流机器(SIMD)

3.多指令流单数据流机器(MISD)

4.多指令流多数据流机器(MIMD)

标量处理器

标量处理器是一种最简单的计算机处理器类型。这类处理器在同一时间内只处理一条数据（整数或浮点数）。标量处理器是一种单指令流单数据流（SISD）处理器。

向量处理器

当今大多数商业 CPU 都包括一些向量处理器指令，较为典型的是 SIMD。从运算上说，标量机只是一个数一个数地进行计算，而向量机则能够对一批数据同时进行加工处理。因此，向量机比标量机的运算速度快，更适合于演算数据量多的大型科学、工程计算问题。

并行

不同于并发的概念，并发偏重于多个任务交替执行，而多个任务之间有可能还是串行。真正意义上的“同时执行”。同时做很多事情。

SIMD

读做(sim-dee)，单指令流多数据流（英语：Single Instruction Multiple Data，缩写：SIMD）是一种采用一个控制器来控制多个处理器，同时对一组数据（又称“数据向量”）中的每一个分别执行相同的操作从而实现空间上的并行性的技术。实现这种架构的并行处理机，每次都执行相同的指令，对不同的数据进行处理。这种计算机适合处理矩阵计算。

keypoints：

1.SIMD结构的CPU有多个执行部件，但都在同一个指令部件的控制之下，中央控制器向各个处理单元发送指令，整个系统只要求有一个中央控制器，只要求存储一份程序，所有的计算都是同步的。

2.以加法指令为例,单指令流单数据流（SISD）型CPU对加法指令译码后，执行部件先访问主存，取得第一个操作数，之后再一次访问主存，取得第二个操作数，随后才能进行求和运算；而在SIMD型CPU中，指令译码后，几个执行部件同时访问主存，一次性获得所有操作数进行运算。

3.SIMD不是一种具体的指令格式，经历了mmx->sse->avx这样的发展趋势，但它们都属于SIMD，SIMD更像是一种满足某种规范的技术架构总称。

SSE

Intel在1999年引入了SSE指令，SSE是"Streaming SIMD Extention"(流SIMD扩展)的缩写，SSE是Streaming SIMD Extensions（流SIMD扩展）的缩写。是由 Intel公司，在1999年推出Pentium III处理器时，同时推出的新指令集。SSE是一种SIMD指令集。SSE有8个128位寄存器，XMM0 ~XMM7。这些128位元的寄存器，可以用来存放四个32位的单精确度浮点数。SSE的浮点数运算指令就是使用这些寄存器。

keypoints：

-Intel的初代SIMD指令集是MMX，Multi-Media Extension, 即多媒体扩展，因为它的首要目标是为了支持MPEG视频解码。后来Intel进一步实现了SSE, SSE2~SSE4指令集，给了他们单独的寄存器，之后MMX就停掉了。

-SSE包含70条新的指令，其中大部分指令用于单精度 浮点数据。当对多个数据对象执行完全相同的操作时，SIMD指令可以大大提高性能。

-SSE随后被英特尔扩展为SSE2，SSE3，SSSE3和SSE4。-SSE功能历经几代，最新的版本为AVX（advanced vector extension）

-SSE中大部分指令要求地址是16byte对齐的。-要能够使用 Intel 的 SIMD 指令集，不仅需要当前 Intel 处理器的硬件支持，还需要编译器的支持。

-由于SIMD指令有多个版本，每个版本支持的指令集不同。所以如果你的软件要支持更多的CPU，就要在使用SIMD指令之前知道当前指令运行所在的CPU是否支持这条指令。

-SSE发展到SSE5戛然而止。这里有故事，2007年8月，AMD抢先宣布了SSE5指令集（之前从SSE到SSE4均为Intel制定），Intel火大，转而另起炉灶，2008年4月，Intel公布了AVX指令集规范，随后开始不断进行更新。

二：C++如何开发SIMD友好的代码？

使用SIMD技术的开发方法业内有如下几种：

1.使用著名的IPP库，IPP的全称是Intel Integrated Performance Primitives

2.方法是使用编译器的自动向量化（Auto-vectorization）支持。

3.使用编译器指示符（compiler directive），如使用英特尔的C/C++编译器（ICC）编译如下代码，那么ICC便会对#pragma simd指示符下面的for循环做向量化

4.使用Cilk技术。

5.使用编译器的内建函数（intrinsic），例如要使用要使用SSE3，#include，如果不关心使用那个版本的SSE指令，则可以包含所有#include

6.直接使用汇编语言编写汇编函数，C++调用汇编函数

编写高效程序需要做到以下几点：

第一，必须选择一组适当的算法和数据结构。

第二，必须编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码。

参考：http://sci.tuomastonteri.fi/programming/sse

三：从编译到执行，发生了什么事情？

我们刚才提到了C++代码，也提到了指令集。

提到了如何写SIMD友好的C++代码和SSE指令有多神奇。

可是，这一切是怎么发生的呢？

从C++源代码编译生成可执行代码，到CPU运行load到内存的这些代码。

这中间，发生了什么事情？

我们来聊聊CPU指令集和GCC编译的那点儿事儿。

先来温习一下计算机体系结构的基础知识：

指令 = 操作码 + 操作数

操作码：表示指令要完成的工作，如存数，取数。

操作数：操作对象的内容或者所在的单元格地址。

计算机工作的过程实际上是快速的执行指令的过程，当计算机在工作时，有两种信息流在流动。一种是数据流，通常是各种原始数据、中间结果等。一种是控制流，是由各种控制指令构成的。

指令的执行过程：

1.取指令，从内存储器取出指令到指令寄存器。

2.分析指令，对指令寄存器中存放的指令进行分析，由译码器对操作码进行译码。将指令的操作码转换成相应的控制电信号，并由地址码确定操作数的地址。

3.执行指令。由操作控制线路发出的完成该操作所需的一系列控制信息。用以完成该指令所需的操作。

4.为执行下一条指令做准备。形成下一条指令的地址。指令计数器指向存放下一条指令的地址，最后控制单元将执行结果写入内存。

上述完成一条指令的执行过程叫做一个“机器周期”；计算机在运行时，CPU从内存读取一条指令到CPU内执行，指令执行完，再从内存读取下一条指令到CPU执行。CPU不断的取指令、分析指令、执行指令，再取下一条指令，这就是程序的执行过程。

再看高级语言编译过程，是将源代码转换为机器可认识代码的过程。编译程序读取源程序（字符流），对之进行词法和语法的分析，将高级语言指令转换为功能等效的汇编代码，再由汇编程序转换为机器语言，并且按照操作系统对可执行文件格式的要求链接生成可执行程序。

C/C++源代码编译成相应平台下的可执行文件需要经过如下步骤：

1、预处理

2、编译

3、汇编

4、链接

接下来我们探索一下C++编译的机器码如何和SIMD挂上了钩的？

首先，需要被执行的机器码先要被OS调度到内存之中, 程序执行时, 机器码依次经过了Memory--Cache--CPU fetch, 进入CPU流水线, 接着就要对它进行译码了, 译码工作生成的是CPU内部数据格式, 微码。特别需要注意的是：CPU不需要任何形式的存储介质去存储指令集, 因为"译码"这个步骤就是在对指令集里规范的机器码做解码。具体的指令编程机器码后就会变成数字电路的开关信号。其中某几段会作为控制信号，控制其他部分的数据走不同的电路以执行运算。

关键点就在这里了，从汇编到机器码这步是汇编程序翻译的。汇编程序知道某条指令要翻译成什么样的机器码。汇编的前提是一定要有格式，支持什么指令， 指令带什么限制条件, 用什么操作数, 用什么地址, 其实都是指令集规范的内容, 如果写错了, 就无法翻译成机器码。

比如C++编译后的汇编文件中某条支持SSE的某条汇编语句：

movaps  %xmm1, %xmm4

翻译成如下的机器码：

26 66 c7 84 c8 44 33 22 11 78 56

到真正执行的层面，CPU将指令（一个由0，1构成的字符串）输入译码电路，译码电路根据指令集的描述，生成各种控制信号。

控制整体晶体管逻辑电路开始工作。这个机器码就是SIMD的机器码，在单个时钟周期里能够并行的从内存中读取和计算数据。

FAQ：

1.ClickHouse怎样用到SIMD技术？

目前Clickhouse通过编译器的内建函数（intrinsic）开发的方式来利用到SIMD技术。

2. ClickHouse为什么不用更牛逼的MIMD ？

MIMD和SIMD只是体系结构的两种概念，并不是说采用SIMD支持的指令集就无法使用MIMD操作。实现SIMD概念的SSE3(举例)，就支持某些MIMD操作。另外，目前笔者也没有发现有C++能够支持MIMD机器的优化。

注：由于每个执行单元的指令流都是相同的，SIMD模式将指令的获取时间均摊到每一个执行单元。但是，当指令流出现分支，指令就会被序列化。而MIMD模式的设计主要是为了处理不同指令流，当指令流出现分支，它不需要对线程进行阻塞。然而它需要更多指令存储以及译码单元，这就意味着硬件需要更多的硅，同时，为了维持多个单独的指令序列，它对指令带宽的需求也非常的高。一般使用SIMD与MIMD的混合模式才是最好的方案。用MIMD的模式处理控制流，用SIMD的模式处理大数据，在CPU上使用SSE/MME/AVX指令扩展集时就是采用的SIMD与MIMD的混合模式

3.如何编写可以自动矢量化的代码？

参考：http://www.jianshu.com/p/186339c16e8c

这个例子说明，现在处理器具备相当的计算能力，但是我们需要按照特定程式化的方式来编写程序，就可以将这些能力诱发出来。

题外话：

C++语言之父Bjarne在“2016 C++及系统软件技术大会”上。做了题为《What C++ is and what it will become》的演讲。

what is C++ --

他用两行话描述了C++是什么：

1.“Direct map to hardware” -- 直接映射到硬件

2.“Zero overhead abstraction” -- 0负担抽象

对于1，C++的字节对齐以及多指令集的支持，使之能够直接翻译对应到CPU的指令。C++的数据类型也可以直接对应到CPU支持的数据类型。无需进行转换。可谓效率奇高。

对于2，今天的JAVA、C#都有抽象，但有些语言为了抽象付出的代价很大，资源消耗多，运行速度慢，C++基本0负担，无额外开销。

what it will become --

提到了10项内容，第8项提到了在语言层面支持SIMD向量和并行化算法。

期待语言层面的SIMD支持和并行算法封装。这样，在编写能够支持SIMD优化代码时，可能就不用关注太多的细节了。