1. 什么是SSE 说到SSE，首先要弄清楚的一个概念是SIMD（单指令多数据流，Single Instruction Multiple Data），是一种数据并行技术，能够在一条指令中同时对多个数据执行运算操作，增加处理器的数据吞吐量。SIMD特别的适用于多媒体应用等数据密集型运算。   Intel公司的单指令多数据流式扩展（SSE，Streaming SIMD Extensions）技术能够有效增强CPU浮点运算的能力。Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持，从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能。

1.1 历史

1996年Intel首先推出了支持MMX的Pentium处理器，极大地提高了CPU处理多媒体数据的能力，被广泛地应用于语音合成、语音识别、音频视频编解码、图像处理和串流媒体等领域。但是MMX只支持整数运算，浮点数运算仍然要使用传统的x87协处理器指令。由于MMX与x87的寄存器相互重叠，在MMX代码中插入x87指令时必须先执行EMMS指令清除MMX状态，频繁地切换状态将严重影响性能。这限制了MMX指令在需要大量浮点运算的程序，如三维几何变换、裁剪和投影中的应用。
另一方面，由于x87古怪的堆栈式缓存器结构，使得硬件上将其流水线化和软件上合理调度指令都很困难，这成为提高x86架构浮点性能的一个瓶颈。为了解决以上这两个问题，AMD公司于1998年推出了包含21条指令的3DNow!指令集，并在其K6-2处理器中实现。K6-2是 第一个能执行浮点SIMD指令的x86处理器，也是第一个支持水平浮点寄存器模型的x86处理器。借助3DNow!，K6-2实现了x86处理器上最快的浮点单元，在每个时钟周期内最多可得到4个单精度浮点数结果，是传统x87协处理器的4倍。许多游戏厂商为3DNow!优化了程序，微软的DirectX 7也为3DNow!做了优化，AMD处理器的游戏性能第一次超过Intel，这大大提升了AMD在消费者心目中的地位。K6-2和随后的K6-III成为市场上的热门货。
1999年，随着Athlon处理器的推出，AMD为3DNow!增加了5条新的指令，用于增强其在DSP方面的性能，它们被称为“扩展3DNow!”（Extended 3DNow!）。
为了对抗3DNow!，Intel公司于1999年推出了SSE指令集。SSE几乎能提供3DNow!的所有功能，而且能在一条指令中处理两倍多的单精度浮点数；同时，SSE完全支持IEEE 754，在处理单精度浮点数时可以完全代替x87。这迅速瓦解了3DNow!的优势。
1999年后，随着主流操作系统和软件都开始支持SSE并为SSE优化，AMD在其2000年发布的代号为“Thunderbird”的Athlon处理器中添加了对SSE的完全支持（“经典”的Athlon或K7只支持SSE中与MMX有关的部分，AMD称之为“扩展MMX”即Extended MMX）。随后，AMD致力于AMD64架构的开发；在SIMD指令集方面，AMD跟随Intel，为自己的处理器添加SSE2和SSE3支持，而不再改进3DNow!。
2010年八月，AMD宣布将在新一代处理器中取消除了两条数据预取指令之外3DNow!指令的支持，并鼓励开发者将3DNow!代码重新用SSE实现。

1.2 MMX和SSE

MMX 是Intel在Pentium MMX中引入的指令集。其缺点是占用浮点数寄存器进行运算（64位MMX寄存器实际上就是浮点数寄存器的别名）以至于MMX指令和浮点数操作不能同时工作。为了减少在MMX和浮点数模式切换之间所消耗的时间，程序员们尽可能减少模式切换的次数，也就是说，这两种操作在应用上是互斥的。后来Intel在此基础上发展出SSE指令集；AMD在此基础上发展出3D Now指令集。
SSE(Streaming SIMD Extensions)是Intel在3D Now!发布一年之后，在PIII中引入的指令集，是MMX的超集。AMD后来在Athlon XP中加入了对这个指令集的支持。这个指令集增加了对8个128位寄存器XMM0-XMM7的支持，每个寄存器可以存储4个单精度浮点数。使用这些寄存器的程序必须使用FXSAVE和FXRSTR指令来保持和恢复状态。但是在PIII对SSE的实现中，浮点数寄存器又一次被新的指令集占用了，但是这一次切换运算模式不是必要的了，只是SSE和浮点数指令不能同时进入CPU的处理线而已。
SSE2是Intel在P4的最初版本中引入的，但是AMD后来在Opteron 和Athlon 64中也加入了对它的支持。这个指令集添加了对64位双精度浮点数的支持，以及对整型数据的支持，也就是说这个指令集中所有的MMX指令都是多余的了，同时也避免了占用浮点数寄存器。这个指令集还增加了对CPU的缓存的控制指令。AMD对它的扩展增加了8个XMM寄存器，但是需要切换到64位模式(AMD64)才可以使用这些寄存器。Intel后来在其EM64T架构中也增加了对AMD64的支持。
SSE3是Intel在P4的Prescott版中引入的指令集，AMD在Athlon 64的第五个版本中也添加了对它的支持。这个指令集扩展的指令包含寄存器的局部位之间的运算，例如高位和低位之间的加减运算；浮点数到整数的转换，以及对超线程技术的支持。 下面是一个演示的例子 使用纯C＋＋ void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlus( float* pArray1, // [in] first source array float* pArray2, // [in] second source array float* pResult, // [out] result array int nSize) // [in] size of all arrays { 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++; } }
使用SSE内嵌原语
void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlusSSE( float* pArray1, // [in] first source array float* pArray2, // [in] second source array float* pResult, // [out] result array int nSize) // [in] size of all arrays { 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汇编
void CSSETestDlg::ComputeArrayAssemblySSE( float* pArray1, // [输入] 源数组1 float* pArray2, // [输入] 源数组2 float* pResult, // [输出] 用来存放结果的数组 int nSize) // [输入] 数组的大小 { 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 // 输入的源数组1的地址送往esi mov edx, pArray2 // 输入的源数组2的地址送往edx mov edi, pResult // 输出结果数组的地址保存在edi mov ecx, nLoop //循环次数送往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 //如果不为0则转向start_loop } }
在信号处理中的实际应用（sse2）： 获得信号能量 /* * Compute Energy of a complex signal vector, removing the DC component! * input : points to vector * length : length of vector in complex samples */ #define shift 4 #define shift_DC 0 int signal_energy(int *input, unsigned int length) { int i; int temp, temp2; register __m64 mm0, mm1, mm2, mm3; __m64 *in; in = (__m64 *)input; mm0 = _m_pxor(mm0,mm0); mm3 = _m_pxor(mm3,mm3); for (i = 0; i < length >> 1; i++) { mm1 = in[i]; mm2 = mm1; mm1 = _m_pmaddwd(mm1, mm1); mm1 = _m_psradi(mm1, shift); mm0 = _m_paddd(mm0, mm1); mm2 = _m_psrawi(mm2, shift_DC); mm3 = _m_paddw(mm3, mm2); } mm1 = mm0; mm0 = _m_psrlqi(mm0, 32); mm0 = _m_paddd(mm0, mm1); temp = _m_to_int(mm0); temp /= length; temp <<= shift; /*now remove the DC component*/ mm2 = _m_psrlqi(mm3, 32); mm2 = _m_paddw(mm2, mm3); mm2 = _m_pmaddwd(mm2, mm2); temp2 = _m_to_int(mm2); temp2 /= (length * length); temp2 <<= (2 * shift_DC); temp -= temp2; _mm_empty(); _m_empty(); return((temp > 0) ? temp : 1); }



引用的文章： 矩阵转置的SSE汇编优化艺术以及ARM cortext 汇编优化
SSE优化一例
DCT的优化处理解释和源代码==好