毫无疑问，数学库是图形程序的基石，是图形程序运行效率的关键之一。一个优秀的数学库可以让图形程序运行得更流畅，甚至要快上几十倍上百倍。有时候替换一条除法运算会带来成倍的效率增长，比如用乘以 1/op 替换 vector 里的 operator /。当然，更高级的优化是使用 SIMD 优化海量运算，这就是本文的中心——SSE/SSE2 优化。
在描述 SSE/SSE2 优化前，我先介绍一般的 vector/matrix 库构造。当然，在 OpenEXR 里已经有一个非常优秀的 Imath 实现了，数学库的实现细节可以参照它。
SSE – Streaming SIMD Extension，是Intel从PIII开始加入的一种x86扩展指令集。在SSE以前，x86的浮点运算都是以栈式FPU完成的，有一定x86汇编经验的人应该不会对那些复杂的fld、fst指令陌生吧。而SSE一方面让浮点运算可以像整数运算的模式、如 add eax , ebx 那样通过直接访问寄存器完成，绕开了讨厌的栈，另一方面引入了SIMD这个概念。SIMD – Single Instruction Multiply Data，顾名思义，它可以同时让一条指令在多个数据上执行，这种体系结构在一度在大型机上非常流行，需要经常进行海量运算的大型机器通常会通过一个数学SIMD虚拟机加快处理速度，比如同时让一组数据执行一个变换，数据的规模有上百万之巨，而SIMD则可以优化数据的存储与运算，减免某些切换Context的开销。
在硬件层面上面支持SIMD，某程度是因游戏需要的驱使，因为越来越多的3D游戏涉及大量的向量操作，一般的浮点运算优化已经不能再适应这种并行运算的需要了，而直接从指令上支持SIMD操作则可以进一步简化向量运算的优化，提高指令执行效率。像 addps 这样的SSE指令，可以并行执行四个32位浮点数的加法运算，而延迟只有4 cycle；相比之下，原来的fadd指令光执行一个32位单精度浮点数加法的延迟已经达到了3 cycle了，还没计算fst等存储指令的延迟。（具体见后面的指令执行单元表）
要使用SSE，必须先确认你的编译器是否支持新的指令集。VC6 sp6、VC.net、.net 2003、ICL、GCC 、nasm 都支持SSE指令集。我推荐使用ICL，它的优化做得最棒，生成的指令最紧凑、效率最高。使用SSE有两种途径，一是直接编写汇编代码，但难度较大，需要有一定的汇编经验；二是使用SSE intrinsic，一种直接在C/C++里使用SSE指令的伪函数调用。在图形运算的核心环节上、如raytrace核心，我建议使用汇编，这样才能极大地体现出SSE的优势、与x86指令混合使用，并充分使用它的并行性。而在大多数场合下则推荐使用intrinsic，它的可读性高，而且编译器会在最后把函数调用替换成SSE指令，这样既不需要写内嵌汇编代码，又可以保证代码的执行效率。
#include
里面定义了一个新的数据类型，__m128，这是一个128位、４个32位单精度浮点数的结构，如果你正在使用VC.net，你会看到它是一个关键字，被当作一种基本数据类型。要是你不打算使用汇编SSE，那么就没必要深究编译器在幕后到底如何处理__m128类型的数据，你只需要知道里面能存放四个float，而这四个float可以进行并行运算。
在定义了__m128后，文件声明一大堆对__m128进行运算的函数，如_mm_add_ps、_mm_sub_ps等等，这就是SSE运算指令的声明。使用SSE优化在这些声明的帮助下变得非常简单，如计算两个向量之和，平时需要每一个元素进行一次加法运算，现在只需要简单地：
__m128a , b , c;
c = _mm_add_ps( a , b );
这样等价于：
float a[4] , b[4] , c[4];
for( int i = 0 ; i < 4 ; ++ i )
c[i] = a[i] + b[i];
但前者的运算是并行的，在一般情况下效率远比后者要高。况且在描述复杂的运算的时候，如：
a = b * c + d / e;
则可以直接写成：
__m128a = _mm_add_ps( _mm_mul_ps( b , c ) , _mm_div_ps( d , e ) );
咋看之下，很多效率至上的人马上就会大叫“昂贵的函数调用啊！Bad smell code!”。其实我正要告诉你，我也是效率至上派的。前面已经说过了，这些看上去貌似函数的调用实际上并非函数，而是所谓intrinsic，它们在编译优化中将被解释为单条或多条SSE指令，而且编译器会自动调节调用顺序以使其最大并行效率。
不过除了直接使用这些intrinsic以外，我们还可以把它们封装到类里面，重载运算符，这样就可以把运算写成可读性更强的算术式。如果你不愿意自己动手封装，也可以使用Intel封装好了的F32vec4类，它提供了完备的运算符重载，完全使用SSE，非常方便。
虽然Intel封装好的类已经很完善了，但还有一大堆数学运算需要我们自己动手进行编写，如内积（点积）和外积（叉积）。
首先来看一个比较实用的运算，求倒数。求倒数在很多数学库里都有专门的优化，通常原理都是先求出一个近似值，然后通过Newton-Raphson逼近法求出较精确值，下面的代码摘自NV的fastmath.cpp:
#define FP_ONE_BITS 0x3F800000
// r = 1/p
#define FP_INV(r,p) \
{ \
int _i = 2 * FP_ONE_BITS - *(int *)&(p); \
r = *(float *)&_i; \
r = r * (2.0f - (p) * r); \
}
而在SSE里也提供了两条求倒数的指令rcpss/rcpps（对应的intrinsic是_mm_rcp_ss与_mm_rcp_ps），不过这两条指令求的并非是精确值，而是近似值，所以我们需要对它的结果进行逼近处理。
float __rcp<float>( const float& a ) {
register float r;
__m128 rcp = _mm_load_ss( &a );
rcp = _mm_rcp_ss( rcp );
_mm_store_ss( &r , rcp );
/* [2 * rcpps(x) - (x * rcpps(x) * rcpps(x))] */
r = 2.0f * r - ( a * r * r );
return r;
}
原理一致，只不过我们还可以用_mm_rcp_ps并行求四分量的倒数。如果你还对SSE的威力有所保留，那我建议你设计一个测试单元测试一下使用除法求倒数与使用SSE求倒数，看效率到底是谁更高、高多少。当然，我自己已经测试过很多次了J。
然后我们把注意力放到一条非常特殊的指令shufps（对应intrinsic是_mm_shuffle_ps）上面。这是一条非常有用的指令，它可以把两个操作数的分量以特定的顺序排列并赋予给目标数。比如
__m128 b = _mm_shuffle_ps( a , a , 0 );
则 b 的所有分量都是 a 中下标为0的分量。第三个参数控制分量分配，是一个8bit的常量，这个常量的1~8位分别控制了从两个操作数中选择分量的情况，具体怎么控制将在后面讨论SSE汇编中一并说明，而在使用intrinsic的时候，最好使用_MM_SHUFFLE宏，它可以定义分配情况。下面我们来复习一下叉积的求法。
c = a x b
可以写成：
Vector cross(const Vector& a , const Vector& b ) {
return Vector(
( a[1] * b[2] - a[2] * b[1] ) ,
( a[2] * b[0] - a[0] * b[2] ) ,
( a[0] * b[1] - a[1] * b[0] ) );
}
那么写成SSE intrinsic形式则是：
/* cross */
__m128 _mm_cross_ps( __m128a , __m128 b ) {
__m128 ea , eb;
// set to a[1][2][0][3] , b[2][0][1][3]
ea = _mm_shuffle_ps( a , a , _MM_SHUFFLE( 3 , 0 , 2 , 1 ) );
eb = _mm_shuffle_ps( b , b , _MM_SHUFFLE( 3 , 1 , 0 , 2 ) );
// multiply
__m128 xa = _mm_mul_ps( ea , eb );
// set to a[2][0][1][3] , b[1][2][0][3]
a = _mm_shuffle_ps( a , a , _MM_SHUFFLE( 3 , 1 , 0 , 2 ) );
b = _mm_shuffle_ps( b , b , _MM_SHUFFLE( 3 , 0 , 2 , 1 ) );
// multiply
__m128 xb = _mm_mul_ps( a , b );
// subtract
return _mm_sub_ps( xa , xb );
}
这就是shuffle强大的地方，它可以直接在寄存器里直接调整分量的顺序。而且配合_mm_movehl_ps，我们可以轻松解决点积的运算。_mm_movehl_ps把操作数高位两个分量赋予目标数的低位两分量，而目标数的高位两分量值不变，相当于：
a[0] = b[2];
a[1] = b[3];
三分量的向量求点积，可以写成：
float dot( const float& a , const float& b ) const {
return a[0] * b[0] + a[1] * b[1] + a[2] * b[2];
}
则用SSE intrinsic可以写成：
/* x[0] * x[1] + y[0] * y[1] + z[0] * z[1] */
__m128 _mm_dot_ps( __m128 x , __m128 y ) {
__m128 s , r;
s = _mm_mul_ps( x , y );
r = _mm_add_ss( s , _mm_movehl_ps( s , s ) );
r = _mm_add_ss( r , _mm_shuffle_ps( r , r , 1 ) );
return r;
}
通过这两个例子，可以留意到向量内元素的垂直相加一般形式，即：
/* x[0] + x[1] + x[2] + x[3] */
__m128 _mm_sum_ps( __m128 x ) {
__m128 r;
r = _mm_add_ps( x , _mm_movehl_ps( x , x ) );
r = _mm_add_ss( r , _mm_shuffle_ps( r , r , 1 ) );
return r;
}
那么通过扩展，可以得到求向量长度的函数，首先是求分量平方和函数：
/* x[0] * x[0] + y[0] * y[0] + z[0] * z[0] */
__m128 _mm_square_ps( __m128 x ) {
__m128 s , r;
s = _mm_mul_ps( x , x );
r = _mm_add_ss( s , _mm_movehl_ps( s , s ) );
r = _mm_add_ss( r , _mm_shuffle_ps( r , r , 1 ) );
return r;
}
然后就可以直接把结果求平方根，可得长度。解决了长度，接下来则是很重要的单位化了。可以说单位化是最重要的一个函数，它经常被调用到，而函数内的陷阱却又最多。求单位化其实并不难，就是分量除以向量长度，可以写成：
void normalize( const Vector& a ) {
float len = a[0] * a[0] + a[1] * a[1] + a[2] * a[2];
if( is_zero( len ) )
return;
len = 1 / len;
a[0] *= len;
a[1] *= len;
a[2] *= len;
}
我和这个家伙打交道已经有差不多七年时间了，所以脾性非常熟悉。首先求分量的平方和，判断是否为0（问我为什么不直接用 if( len == 0 )？好样的，请先去复习一下浮点数的基本知识），然后再求倒数，最后反映到分量上。在把它写成SSE intrinsic格式前，我先引入另外一个能极大提升运算效率的函数，求平方根的倒数。有数值运算编成经验的人都知道，如果说除法是恶魔的话，那么平方根就是撒旦了，而平方根的倒数简直就是撒旦他妈。虽然上面提供了倒数的逼近方法，但仅仅使用它还是绕不开最主要的开销、平方根运算。幸好，SSE提供了一个直接计算平方根倒数近似值的指令，rsqrtss/rsqrtps（即_mm_rsqrt_ss和_mm_rsqrt_ps）。照搬倒数求法，可以轻松得出：
/* r = 1 / sqrt(a) */
/* 0.5 * rsqrtss * (3 - x * rsqrtss(x) * rsqrtss(x)) */
__m128 _mm_rsqrt( __m128a )
{
/／ divisor
static const __m128 _05 = _mm_set1_ps( 0.5f );
static const __m128 _3 = _mm_set1_ps( 3.f );
__m128 rsqrt = _mm_rsqrt_ss( a );
rsqrt =
_mm_mul_ss(
_mm_mul_ss( _05 , rsqrt ) ,
_mm_sub_ss( _3 , _mm_mul_ss( a , _mm_mul_ss( rsqrt , rsqrt ) ) ) );
return rsqrt;
}
那么就可以轻松得出单位化向量的函数了：
// normalize & return value
__m128 _mm_normalize( const __m128a ) {
// get length square
__m128l = _mm_square_ps( a );
// test if length is zero
if( _mm_iszero_ss( l ) )
return z;
// length inverse
l = _mm_rsqrt( l );
// shuffle
l = _mm_shuffle_ps( l , l , 0 );
// multiply to vector
return _mm_mul_ps( a , l );
}
SSE除了以上这些数学运算操作外，还提供了位运算。位运算？想到什么了吗？对！比较与选择。首先来看一个最简单的，求绝对值。通常我们会把 abs 写成非常简洁的形式：
float abs( float a ) {
a >= 0 ? a : -a;
}
但当我们已经Pack了一个向量到__m128结构里，而又不希望Unpack他们进行浮点数的比较，那么就可以使用SSE的位操作。
/* abs */
__m128 _mm_abs_ps( __m128a )
{
static const union { int i[4]; __m128m; } __mm_abs_mask_cheat_ps
= {0x7fffffff, 0x7fffffff, 0x7fffffff, 0x7fffffff};
return _mm_and_ps( a, __mm_abs_mask_cheat_ps.m );
}
还记得单精度浮点数的符号存放在什么位上面吗？我们只需把它除掉，然后就可以很轻松地得到了正值了。
图形程序很多时候会用到32位浮点色彩，其值域通常为[0,1]，所以clamp函数出现的频率也十分频繁。要将rgba的值同时clamp到值域内，毫无疑问，SSE的并行特性又得到了发挥的机会。先来看cut函数，它负责把超出值域的值干掉，但为了更灵活，我们一次只cut一边的区间，所以cut有两兄弟，分别是locut和hicut。
__m128 _mm_locut_ps( __m128 val , __m128 bound )
{
__m128 mask = _mm_cmplt_ps( val , bound );
return _mm_or_ps( _mm_and_ps( mask , bound ) , _mm_andnot_ps( mask , val ) );
}
__m128 _mm_hicut_ps( __m128 val , __m128 bound )
{
__m128 mask = _mm_cmpgt_ps( val , bound );
return _mm_or_ps( _mm_and_ps( mask , bound ) , _mm_andnot_ps( mask , val ) );
}
_mm_cmp**_ps是一系列的比较函数，非常丰富，也很好用，如果替换成相应的if-else，并行性将被大大削弱。不过_mm_cmp**_ps的最大缺点就是灵活度不够，返回值是一系列位标记，其具体的用法将在SSE汇编中讨论。有了这俩哥们，clamp变得非常简单：
__m128 _mm_clamp_ps( __m128 val , __m128 min , __m128 max )
{
return _mm_locut_ps( _mm_hicut_ps( val , max ) , min );
}
以上只是一些很简单的实现，利用了SSE intrinsic对数学运算进行优化，并尽可能地不分拆向量，这样可以保证8个128位的xmm寄存器可以满足大部分运算。不过SSE intrinsic始终受编译器生成代码的质量好坏影响，没能真正发挥出SSE的全部威力，接下来我们将讨论SSE汇编的用法与优化。
