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7a4924cd
编写于
8月 24, 2018
作者:
T
tensor-tang
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further optimize sigmoid with avx and avx512
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并排
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2 changed file
with
119 addition
and
3 deletion
+119
-3
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec.h
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec.h
+116
-0
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec_test.cc
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec_test.cc
+3
-3
未找到文件。
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec.h
浏览文件 @
7a4924cd
...
...
@@ -77,6 +77,122 @@ inline void vec_sigmoid(const int n, const T* x, T* y) {
}
}
template
<
>
inline
void
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
avx
>
(
const
int
n
,
const
float
*
x
,
float
*
y
)
{
#ifdef __AVX__
constexpr
int
block
=
AVX_FLOAT_BLOCK
;
if
(
n
<
block
)
{
// can use larger threshold if necessary
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
isa_any
>
(
n
,
x
,
y
);
return
;
}
const
int
rest
=
n
%
block
;
const
int
end
=
n
-
rest
;
int
i
=
0
;
__m256
max
=
_mm256_set1_ps
(
SIGMOID_THRESHOLD_MAX
);
__m256
min
=
_mm256_set1_ps
(
SIGMOID_THRESHOLD_MIN
);
__m256
zeros
=
_mm256_setzero_ps
();
__m256
tmp
;
#define MOVE_ONE_STEP \
tmp = _mm256_loadu_ps(x + i); \
tmp = _mm256_max_ps(tmp, min); \
tmp = _mm256_min_ps(tmp, max); \
tmp = _mm256_sub_ps(zeros, tmp); \
_mm256_storeu_ps(y + i, tmp)
for
(
i
=
0
;
i
<
end
;
i
+=
block
)
{
MOVE_ONE_STEP
;
}
if
(
rest
!=
0
)
{
i
=
n
-
block
;
MOVE_ONE_STEP
;
}
#undef MOVE_ONE_STEP
vec_exp
<
float
>
(
n
,
y
,
y
);
__m256
ones
=
_mm256_set1_ps
(
1.0
f
);
#define MOVE_ONE_STEP \
tmp = _mm256_loadu_ps(y + i); \
tmp = _mm256_add_ps(ones, tmp); \
tmp = _mm256_div_ps(ones, tmp); \
_mm256_storeu_ps(y + i, tmp)
for
(
i
=
0
;
i
<
end
;
i
+=
block
)
{
MOVE_ONE_STEP
;
}
#undef MOVE_ONE_STEP
if
(
rest
==
0
)
{
return
;
}
// can not continue move step
for
(
i
=
n
-
rest
;
i
<
n
;
++
i
)
{
y
[
i
]
=
1.
f
/
(
1.
f
+
y
[
i
]);
}
#else
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
isa_any
>
(
n
,
x
,
y
);
#endif
}
template
<
>
inline
void
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
avx2
>
(
const
int
n
,
const
float
*
x
,
float
*
y
)
{
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
avx
>
(
n
,
x
,
y
);
}
template
<
>
inline
void
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
avx512_common
>
(
const
int
n
,
const
float
*
x
,
float
*
y
)
{
#ifdef __AVX512F__
constexpr
int
block
=
AVX512_FLOAT_BLOCK
;
if
(
n
<
block
)
{
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
isa_any
>
(
n
,
x
,
y
);
return
;
}
const
int
rest
=
n
%
block
;
const
int
end
=
n
-
rest
;
int
i
=
0
;
__m512
max
=
_mm512_set1_ps
(
SIGMOID_THRESHOLD_MAX
);
__m512
min
=
_mm512_set1_ps
(
SIGMOID_THRESHOLD_MIN
);
__m512
zeros
=
_mm512_setzero_ps
();
__m512
tmp
;
#define MOVE_ONE_STEP \
tmp = _mm512_loadu_ps(x + i); \
tmp = _mm512_max_ps(tmp, min); \
tmp = _mm512_min_ps(tmp, max); \
tmp = _mm512_sub_ps(zeros, tmp); \
_mm512_storeu_ps(y + i, tmp)
for
(
i
=
0
;
i
<
end
;
i
+=
block
)
{
MOVE_ONE_STEP
;
}
if
(
rest
!=
0
)
{
i
=
n
-
block
;
MOVE_ONE_STEP
;
}
#undef MOVE_ONE_STEP
vec_exp
<
float
>
(
n
,
y
,
y
);
__m512
ones
=
_mm512_set1_ps
(
1.0
f
);
#define MOVE_ONE_STEP \
tmp = _mm512_loadu_ps(y + i); \
tmp = _mm512_add_ps(ones, tmp); \
tmp = _mm512_div_ps(ones, tmp); \
_mm512_storeu_ps(y + i, tmp)
for
(
i
=
0
;
i
<
end
;
i
+=
block
)
{
MOVE_ONE_STEP
;
}
#undef MOVE_ONE_STEP
if
(
rest
==
0
)
{
return
;
}
for
(
i
=
n
-
rest
;
i
<
n
;
++
i
)
{
y
[
i
]
=
1.
f
/
(
1.
f
+
y
[
i
]);
}
#else
vec_sigmoid
<
float
,
platform
::
jit
::
isa_any
>
(
n
,
x
,
y
);
#endif
}
template
<
typename
T
,
platform
::
jit
::
cpu_isa_t
isa
=
platform
::
jit
::
isa_any
>
inline
void
vec_tanh
(
const
int
n
,
const
T
*
x
,
T
*
y
)
{
for
(
int
i
=
0
;
i
<
n
;
++
i
)
{
...
...
paddle/fluid/operators/math/cpu_vec_test.cc
浏览文件 @
7a4924cd
...
...
@@ -104,7 +104,7 @@ void TestAndBench(const int n, std::function<void(const int, const T*, T*)> tgt,
TEST
(
CpuVecTest
,
sigmoid
)
{
namespace
jit
=
paddle
::
platform
::
jit
;
using
namespace
paddle
::
operators
::
math
;
// NOLINT
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
32
,
128
,
200
,
512
})
{
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
3
0
,
3
2
,
128
,
200
,
512
})
{
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_sigmoid
<
float
>
,
ref_sigmoid
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_sigmoid
<
float
,
jit
::
avx
>
,
ref_sigmoid
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_sigmoid
<
float
,
jit
::
avx2
>
,
ref_sigmoid
<
float
>
);
...
...
@@ -117,7 +117,7 @@ TEST(CpuVecTest, sigmoid) {
TEST
(
CpuVecTest
,
tanh
)
{
namespace
jit
=
paddle
::
platform
::
jit
;
using
namespace
paddle
::
operators
::
math
;
// NOLINT
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
32
,
128
,
200
,
512
})
{
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
3
0
,
3
2
,
128
,
200
,
512
})
{
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_tanh
<
float
>
,
ref_tanh
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_tanh
<
float
,
jit
::
avx
>
,
ref_tanh
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_tanh
<
float
,
jit
::
avx2
>
,
ref_tanh
<
float
>
);
...
...
@@ -130,7 +130,7 @@ TEST(CpuVecTest, tanh) {
TEST
(
CpuVecTest
,
relu
)
{
namespace
jit
=
paddle
::
platform
::
jit
;
using
namespace
paddle
::
operators
::
math
;
// NOLINT
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
32
,
128
,
200
,
512
})
{
for
(
auto
sz
:
{
1
,
2
,
15
,
16
,
3
0
,
3
2
,
128
,
200
,
512
})
{
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_relu
<
float
>
,
ref_relu
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_relu
<
float
,
jit
::
avx
>
,
ref_relu
<
float
>
);
TestAndBench
<
float
>
(
sz
,
vec_relu
<
float
,
jit
::
avx2
>
,
ref_relu
<
float
>
);
...
...
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