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一、MMX技术简介

王朝other·作者佚名  2006-01-09
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一、MMX技术简介

Intel 公司的MMX(多媒体增强指令集)技术可以大大提高应用程序对二维三维图形和图象的处理能力。Intel MMX技术可用于对大量数据和复杂数组进行的复杂处理,使用MMX技术可处理的数据基本单位可以是字节(byte)、字(word),或者是双字(double-word)。

Visual Studio .NET 2003提供了对MMX指令集特性的支持,从而可以不必编写汇编代码,直接使用C++代码就可以实现MMX指令的功能。通过参考Intel软件说明书(Intel Software manuals)[1]以及阅读MSDN中有关MMX编程技术的主题会使你更好地把握MMX编程的要点。

MMX技术实现了单道指令多道数据流(SIMD,single-instruction, multiple-data)的执行模式。考虑下面一个需要编程完成的任务,在一个字节(BYTE)数组中使其中每一个元素加上一个数,在传统的程序中,实现这个功能的算法如下:

for each b in array // 对数组中的每一个元素b

{

b = b + n; // 加上一个数n

}

下面看看它的实现细节:

for each b in array // 对数组中的每一个元素b

{

把b加载到寄存器中

把此寄存器中的数加上n

把所得寄存器中的结果放回内存

}

具有MMX指令集支持的处理器有八个64位的寄存器,每一个寄存器可以存放8个字节(byte)、4个字(word)或2个双字(double-word)。MMX技术同时提供了一个MMX指令集,其中的指令可以可以把一个数值(其类型可以是字节、字或双字)加载到这些MMX寄存器中,在寄存器中进行算术或逻辑运算,然后把寄存器中的结果放回内存存储单元。上面的例子采用MMX技术后的算法是这样的:

for each 8 members in array //把数组中的8个字节(其中一个字节为数组中的一个单位)作为一组取出

{

把这8个字节加载到MMX寄存器中

通过一个CPU指令执行周期把这个寄存器中的8个字节都加上n

把寄存器中计算的结果写回内存

}

C++编程人员不必直接使用MMX指令集中的指令访问这些MMX寄存器。你可以使用64位的数据类型__m64和一系列C++函数来进行相关的算术和逻辑运算。而决定程序使用哪个MMX寄存器以及代码优化是C++编译器的任务。

Visual C++ MMXSwarm [4]是MSDN中提供的一个很好的使用MMX技术进行图象处理的例子,它包含了一些封装好了的类简化了使用MMX技术的操作,并向你展示了对各种不同格式图象进行处理的操作(如单色24位象素RGB、32位象素RGB等)。本文只是对使用Visual C++实现MMX程序设计的简单介绍。如果你感兴趣的话,可以参看MSDN上MMXSwarm的例子。

二、MMX程序设计详细介绍

1.包含的头文件

所有的MMX指令集函数在emmintrin.h文件中定义:

#include

因为程序中用到的MMX处理器指令是由编译器决定,所以它并没有相关的.lib库文件。

2.__m64 数据类型

这种类型的变量可用作MMX指令的操作数,它不能被直接访问。_m64类型的变量被自动分配为8个字节的字长。

3.CPU对MMX指令集的支持

如果你的CPU能够具有了MMX指令集,你就可以使用Visual Studio .NET 2003提供的对MMX指令集支持的C++函数库了,你可以查看MSDN中的一个Visual C++ CPUID[3]的例子,它可以帮你检测你的CPU是否支持SSE、MMX指令集或其它的CPU功能。

4.饱和算法(Saturation Arithmetic)和封装模式(Wraparound Mode)

MMX技术支持一种叫做saturating arithmetic(饱和算法)的计算模式。在饱和模式下,当计算结果发生溢出(上溢或下溢)时,CPU会自动去掉溢出的部分,使计算结果取该数据类型表示数值的上限值(如果上溢)或下限值(如果下溢)。饱和模式的计算用于对图象的处理。

下面的例子能够让你理解饱和模式和封装模式的区别。如果一个字节(BYTE)类型变量的值为255,然后将其值加一。在封装模式下,相加结果为0(去掉进位);在饱和模式下,结果为255。饱和模式用类似的方法来处理下溢出,比如对于一个字节数据类型的数在饱和模式下,1减2的结果为0(而不是-1)。每一个MMX算术指令都有这两种模式:饱和模式和封装模式。本文所要讨论的项目只使用饱和模式下的MMX指令。

三、MMX8 演示项目

MMX8是一个单文档界面(SDI)的应用程序,用来对每象素8位的单色位图进行简单处理。源图象和处理后的图象会在窗体中显示出来。新建的ATL(活动模版库)类 Cimage用来从资源中提取图象并在窗体中显示出来。程序要对图象进行两种处理操作:图象颜色反相和改变图象的亮度。每一种处理操作可以用下面几种方法之中其中的一种来实现:

纯C++代码;

使用C++的MMX功能函数的代码;

使用MMX汇编指令的代码。

对图象进行处理计算的时间会显示在状态栏中。

用纯C++实现的图象颜色反相函数:

void CImg8Operations::InvertImageCPlusPlus(BYTE* pSource, BYTE* pDest, int nNumberOfPixels)

{

for ( int i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )

{

*pDest++ = 255 - *pSource++;

}

}

为了查询使用C++ MMX指令函数的方法,需要参考Intel软件说明书(Intel Software manuals)中有关MMX汇编指令的说明,首先我是在第一卷的第八章找到了MMX相关指令的大体介绍,然后在第二卷找到了有关这些MMX指令的详细说明,这些说明有一部分涉及了与其特性相关的C++函数。然后我通过这些MMX指令对应的C++函数查找了MSDN中与其相关的说明。在MMX8示例程序中用到的MMX指令和相关的C++函数见下表:

实现的功能

对应的MMX汇编指令

Visual C++.NET中的MMX函数

清除MMX寄存器中的内容,即初始化(以避免和浮点数操作发生冲突)

emms

_mm_empty

将两个64位数中对应的(8个)无符号(8位)字节同时进行减法操作

psubusb

_mm_subs_pu8

将两个64位数中对应的(8个)无符号(8位)字节同时进行加法操作

paddusb

_mm_adds_pu8

用Visual C++.NET的MMX指令函数实现图象颜色反相的函数:

void CImg8Operations::InvertImageC_MMX(BYTE* pSource, BYTE* pDest, int nNumberOfPixels)

{

__int64 i = 0;

i = ~i; // 0xffffffffffffffff

int nLoop = nNumberOfPixels/8; // 每次循环处理8个象素

__m64* pIn = (__m64*) pSource; // 输入的字节数组指针

__m64* pOut = (__m64*) pDest; // 输出的字节数组指针

__m64 tmp; // 临时工作变量

_mm_empty(); // 执行MMX指令:emms,初始化MMX寄存器

__m64 n1 = Get_m64(i);

for ( int i = 0; i < nLoop; i++ )

{

tmp = _mm_subs_pu8 (n1 , *pIn); // 饱和模式下的无符号减法,对每一个字节执行操作:tmp = n1 - *pIn

*pOut = tmp;

pIn++; // 取下面的8个象素点

pOut++;

}

_mm_empty(); // 执行MMX指令:emms,清除MMX寄存器中的内容

}

__m64 CImg8Operations::Get_m64(__int64 n)

{

union __m64__m64

{

__m64 m;

__int64 i;

} mi;

mi.i = n;

return mi.m;

}

虽然这个函数在非常短的时间就执行完成了,但我记录了这3种方法需要的时间,以下是在我的计算机上运行的结果:

纯C++代码 43毫秒

使用C++的MMX指令函数的代码 26毫秒

使用MMX汇编指令的代码 26毫秒

上面的图象处理时间必须在程序Release优化编译后执行时才能体现出很好的效果。

而改变图象的亮度我采用了最简单的方法:对图象中的每一个象素的颜色值进行加减运算。相对前面的处理函数而言,这样的转换函数有些复杂,因为我们需要把处理过程分成两种情况,一种是增加象素颜色值,另一种是减少象素颜色值。

用纯C++函数实现的改变图象亮度的函数:

void CImg8Operations::ChangeBrightnessCPlusPlus(BYTE* pSource, BYTE* pDest, int nNumberOfPixels, int nChange)

{

if ( nChange > 255 )

nChange = 255;

else if ( nChange < -255 )

nChange = -255;

BYTE b = (BYTE) abs(nChange);

int i, n;

if ( nChange > 0 ) //增加象素颜色值

{

for ( i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )

{

n = (int)(*pSource++ + b);

if ( n > 255 )

n = 255;

*pDest++ = (BYTE) n;

}

}

else //减少象素颜色值

{

for ( i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )

{

n = (int)(*pSource++ - b);

if ( n < 0 )

n = 0;

*pDest++ = (BYTE) n;

}

}

}

用Visual C++.NET的MMX指令函数实现的改变图象亮度函数:

void CImg8Operations::ChangeBrightnessC_MMX(BYTE* pSource, BYTE* pDest, int nNumberOfPixels, int nChange)

{

if ( nChange > 255 )

nChange = 255;

else if ( nChange < -255 )

nChange = -255;

BYTE b = (BYTE) abs(nChange);

__int64 c = b;

for ( int i = 1; i <= 7; i++ )

{

c = c << 8;

c |= b;

}

int nNumberOfLoops = nNumberOfPixels / 8; // 在一次循环中处理8个象素

__m64* pIn = (__m64*) pSource; // 输入的字节数组

__m64* pOut = (__m64*) pDest; // 输出的字节数组

__m64 tmp; // 临时工作变量

_mm_empty(); // 执行MMX指令:emms

__m64 nChange64 = Get_m64(c);

if ( nChange > 0 )

{

for ( i = 0; i < nNumberOfLoops; i++ )

{

tmp = _mm_adds_pu8(*pIn, nChange64); // 饱和模式下的无符号加法,对每一个字节执行操作:tmp = *pIn + nChange64

*pOut = tmp;

pIn++; // 取下面8个象素

pOut++;

}

}

else

{

for ( i = 0; i < nNumberOfLoops; i++ )

{

tmp = _mm_subs_pu8(*pIn, nChange64); // 饱和模式下的无符号减法,对每一个字节执行操作:tmp = *pIn - nChange64

*pOut = tmp;

pIn++; // 取下面8个象素

pOut++;

}

}

_mm_empty(); // 执行MMX指令:emms

}

注意参数nChange的符号每次调用函数时在循环体外只检查一次,而不是放在循环体内,那样会被检查成千上万次。下面是在我的计算机上处理图象花费的时间:

纯C++代码 49毫秒

使用C++的MMX指令函数的代码 26毫秒

使用MMX汇编指令的代码 26毫秒

四、MMX32 演示项目

MMX32项目可对32位象素的RGB图象进行处理。进行的图象处理工作是图象颜色反相操作和更改图象颜色的平衡度(将象素点的每一种颜色乘以一定的值)操作。

MMX的乘法实现起来比加减法复杂得多,因为乘法运算通常得出的结果的位数不再是以前位数的大小。比如,如果乘法的操作数有一个字节(8位的BYTE)大小,那么结果会达到一个字(16位的WORD)大小。这需要额外的转换,并且使用MMX汇编指令和C++代码进行图象转换花费时间的差别不是很大(时间差为5-10%)。

用Visual C++.NET的MMX指令函数实现的更改图象颜色平衡度的函数:

void CImg32Operations::ColorsC_MMX(BYTE* pSource, BYTE* pDest, int nNumberOfPixels, float fRedCoefficient, float fGreenCoefficient, float fBlueCoefficient)

{

int nRed = (int)(fRedCoefficient * 256.0f);

int nGreen = (int)(fGreenCoefficient * 256.0f);

int nBlue = (int)(fBlueCoefficient * 256.0f);

// 设置相乘系数

__int64 c = 0;

c = nRed;

c = c << 16;

c |= nGreen;

c = c << 16;

c |= nBlue;

__m64 nNull = _m_from_int(0); // null

__m64 tmp = _m_from_int(0); // 临时工作临时变量初始化

_mm_empty(); // 清空MMX寄存器。

__m64 nCoeff = Get_m64(c);

DWORD* pIn = (DWORD*) pSource; // 输入双字数组

DWORD* pOut = (DWORD*) pDest; // 输出双字数组

for ( int i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )

{

tmp = _m_from_int(*pIn); // tmp = *pIn (在tmp的低32位写入数据)

tmp = _mm_unpacklo_pi8(tmp, nNull ); //将tmp中低位的4个字节转化为字,字的高位用nNull中对应位上的位值填充。

tmp = _mm_mullo_pi16 (tmp , nCoeff); //将tmp中的每一个字相乘,将相乘结果的高位送到nCoeff,在tmp中只保留每个结果的低位。

tmp = _mm_srli_pi16 (tmp , 8); // 将tmp中的每一个字右移8位,相当于除以256

tmp = _mm_packs_pu16 (tmp, nNull); // 使用饱和模式将tmp中的结果做如下处理:将tmp中的4个字转化为4个字节,并将这4个字节写到tmp中的低32位中。同时,将nNull中的4个字转化为4个字节,并将这4个字节写到tmp的高32位中。

*pOut = _m_to_int(tmp); // *pOut = tmp (将tmp低32位的数据放入pOut数组中)

pIn++;

pOut++;

}

_mm_empty();

}

你可以参看示例项目的源代码了解有关此项目的更多的细节。

五、SSE2 技术

SSE2技术包含有一个类似MMX中对整数操作的指令集,同时也包含128位的SSE寄存器组。比如,用SSE2技术实现更改图象颜色平衡度能够比用纯C++代码实现此功能在效率上有很大提升。SSE2同时是SSE技术的扩展,比如它不仅可以单精度浮点数数组,而且能够处理双精度浮点数数据类型的数组。用C++实现的MMXSwarm 示例项目不仅使用了MMX指令函数,而且使用了SSE2指令对整型数操作的函数。

六、参考文档

Intel软件说明书(Intel Software manuals):http://developer.intel.com/design/archives/processors/mmx/index.htm

MSDN中有关MMX技术的主题:http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vclang/html/vcrefsupportformmxtechnology.asp

Microsoft Visual C++ CPUID项目示例:http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamcpuiddeterminecpucapabilities.asp

Microsoft Visual C++ MMXSwarm项目示例:http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamMMXSwarmSampleDemonstratesCImageVisualCsMMXSupport.asp

Matt Pietrek在Microsoft Systems Journal 1998年2月刊上的评论文章:http://www.microsoft.com/msj/0298/hood0298.aspx

原文作者:Alex Farber

原文出处:http://www.codeproject.com/cpp/mmxintro.asp

编程实例:http://www.codeproject.com/cpp/mmxintro/MMX_src.zip

译文出处:http://blog.csdn.net/hifrog/archive/2004/02/01/21644.aspx

格式整理:http://yonsm.reg365.com/index.php?job=art&articleid=a_20041008_204042

 
 
 
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