🌱 Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Với SIMD: Công Nghệ Xử Lý Song Song Dữ Liệu

byNguyễn Văn Nghĩa -
0

🌱 Tối Ưu Hóa Hiệu Suất Với SIMD: Công Nghệ Xử Lý Song Song Dữ Liệu

    Nếu các bạn có hay đọc các tài liệu về Core đặc biệt là một số core ARM thì có thể đã từng bắt gặp thuật ngữ SIMD, SIMD (Single Instruction, Multiple Data) là một công nghệ mạnh mẽ giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu trong các hệ thống máy tính, đặc biệt là trong các ứng dụng cần xử lý lượng dữ liệu lớn như xử lý tín hiệu số (DSP), machine learning, và xử lý ảnh.

SIMD
SIMD

Đặt vấn đề về cách CPU thực thi lệnh

Bài Toán: Cộng Hai Mảng Số Nguyên

    Giả sử chúng ta có hai mảng số nguyên và muốn cộng từng phần tử của chúng lại với nhau.

    Ví dụ:

  • Mảng A: [1, 2, 3, 4]
  • Mảng B: [5, 6, 7, 8]

    Kết quả mong đợi:

  • Mảng Kết quả: [6, 8, 10, 12]

Giải toán bằng code C

  1. #include <stdint.h>
  3. void add_arrays(uint8_t * a, uint8_t * b, uint16_t * result, uint32_t length) {
  4.     for (int i = 0; i < length; i++) {
  5.         result[i] = a[i] + b[i];
  6.     }
  7. }
  9. void main() {
  10.     uint8_t A[] = {1, 2, 3, 4};
  11.     uint8_t B[] = {5, 6, 7, 8};
  12.     uint32_t length = 4;
  13.     uint16_t result[4] = {0};
  15.     add_arrays(A, B, result, length);
  16. }
  • Mỗi lần lặp, chúng ta chỉ cộng một cặp phần tử, tức là A[i] với B[i].
  • Mã này chạy tuần tự, xử lý từng phần tử một, nên mất 4 lần lặp để hoàn thành.

    Mình giả sử đoạn code trên chạy trên Vi điều khiển lõi ARM Cortex M, ARM Cortex-M có 16 thanh ghi tổng quát (R0-R15), trong đó các thanh ghi R0-R12 thường được dùng cho các tính toán chung.

Giả Định:

  • a, b, result là các địa chỉ của mảng đầu vào.
  • Thanh ghi R0, R1, R2, R3 sẽ được sử dụng trong ví dụ này.

Lặp Lần 1 (i = 0)

  • Load phần tử đầu tiên của mảng A (a[0]) vào thanh ghi R0:
    • R0 = a[0] = 1
  • Load phần tử đầu tiên của mảng B (b[0]) vào thanh ghi R1:
    • R1 = b[0] = 5
  • Thực hiện phép cộng và lưu kết quả vào thanh ghi R2:
    • R2 = R0 + R1 = 1 + 5 = 6
  • Lưu giá trị từ thanh ghi R2 vào mảng result[0]:
    • result[0] = 6

    ➤ 3 lần lặp sau đó tương tự nên mình không giải thích thêm

    Mỗi lần lặp sẽ mất 4 câu lệnh, tổng 4 lần lặp sẽ là 16 câu lệnh. Trong đó, thao tác với bộ nhớ ở mỗi lần lặp là 3, cả 4 lần lặp sẽ là 12 lần.

    ➤ Với MCU chỉ có một Processor thì rõ ràng khối lượng công việc phải làm ở trên là chính xác. Tuy nhiên, với các dòng Processor hiện nay, việc làm trên vẫn chưa thể tận dụng hết khả năng (tài nguyên) của Processor, đó là multiple ALUs, Pipeline, độ rộng đường bus (ở trên bus 32-bit nhưng mỗi lần chỉ cần lấy 8-bit), ...

    Chính vì vậy, các dòng chip mới này hỗ trợ thêm các lệnh để có thể xử lý nhiều data cùng lúc hơn, để tận dụng tối đa tài nguyên của CPU, và chúng ta có khái niệm SIMD.

SIMD là gì?

    SIMD - Single Instruction, Multiple Data, là một kỹ thuật xử lý song song mà trong đó, một lệnh duy nhất có thể thực hiện phép toán trên nhiều phần tử dữ liệu cùng lúc. Điều này giúp giảm thiểu số lượng lệnh cần thực hiện và tăng tốc độ xử lý. SIMD có thể xử lý nhiều dữ liệu trong một chu kỳ xung nhịp, tận dụng tối đa khả năng của bộ vi xử lý và bộ nhớ, giúp rút ngắn thời gian thực thi các tác vụ.

    SIMD sẽ được hỗ trợ bởi một số kiến trúc phần cứng và các instruction để thực thi, nó đem lại rất nhiều lợi ích cho các ứng dụng nhúng:

  • Tăng tốc việc xử lý dữ liệu
    SIMD giúp giảm số lượng lệnh cần thực thi, từ đó giúp CPU hoàn thành công việc nhanh hơn. Với mỗi lệnh SIMD, bạn có thể xử lý nhiều phần tử dữ liệu cùng lúc mà không cần lặp lại lệnh.

  • Tối ưu hóa sử dụng bộ nhớ
    Một trong những yếu tố làm chậm quá trình tính toán là truy cập bộ nhớ. SIMD giúp giảm thiểu số lần truy cập bộ nhớ bằng cách lấy và xử lý nhiều dữ liệu trong cùng một lần. Điều này không chỉ giúp giảm bớt độ trễ mà còn tăng băng thông của hệ thống.

  • Tận dụng tốt hơn tài nguyên CPU
    SIMD giúp tận dụng tối đa các bộ xử lý song song của CPU. Các CPU hiện đại có nhiều ALU (Arithmetic Logic Units), các bộ xử lý này có thể thực hiện nhiều phép toán đồng thời khi sử dụng SIMD.

SIMD Hoạt Động Như Thế Nào?

    Thông thường, các lệnh trong CPU (Central Processing Unit) xử lý một đơn vị dữ liệu mỗi lần. Tuy nhiên, với SIMD, một lệnh có thể xử lý nhiều đơn vị dữ liệu cùng lúc. Ví dụ, thay vì thực hiện phép cộng hai số nguyên, SIMD có thể cộng nhiều số nguyên trong một lần.

    Điều này đạt được nhờ vào các thanh ghi SIMD (được gọi là vector registers), có thể chứa nhiều phần tử dữ liệu trong cùng một lần xử lý. Thông qua một lệnh duy nhất, hệ thống có thể tính toán nhiều phép toán song song mà không cần phải lặp lại các lệnh giống nhau nhiều lần.

SIMD Trong Các Vi Điều Khiển lõi ARM

    Các vi điều khiển dòng ARM Cortex-M4 sử dụng công nghệ SIMD để xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. ARM Cortex-M4 hỗ trợ các lệnh DSP (Digital Signal Processing) giúp tăng khả năng xử lý âm thanh, hình ảnh và các ứng dụng tích hợp Machine Learning.

    Ví dụ, trong một ứng dụng xử lý tín hiệu số (DSP), SIMD giúp tính toán các bộ lọc nhanh chóng bằng cách thực hiện phép toán song song trên nhiều mẫu tín hiệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong các hệ thống yêu cầu thực thi các phép toán tuyến tính nhanh chóng như trong xử lý ảnh, nhận diện giọng nói, và dự đoán dữ liệu.

Ví dụ sử dụng SIMD

Hãy cùng xem xét một ví dụ đơn giản về cách SIMD có thể được áp dụng trong việc tính tổng của một mảng các số nguyên:

  1. #include <arm_math.h>
  2. #include <stdint.h>
  4. void add_arrays_simd(int8_t* a, int8_t* b, int8_t* result) {
  5.     // Sử dụng lệnh SIMD để cộng 4 phần tử 8-bit cùng lúc
  6.     int32_t vecA = *((int32_t*)a); // Load 4 byte từ mảng A
  7.     int32_t vecB = *((int32_t*)b); // Load 4 byte từ mảng B
  8.     int32_t vecResult = __SADD8(vecA, vecB); // SIMD cộng 4 phần tử 8-bit
  10.     *((int32_t*)result) = vecResult; // Lưu kết quả 4 byte
  11. }
  13. int main() {
  14.     int8_t A[] = {1, 2, 3, 4};
  15.     int8_t B[] = {5, 6, 7, 8};
  16.     int8_t result[4] = {0};
  18.     add_arrays_simd(A, B, result);
  19. }

    So sánh hiệu suất:

  • Không dùng SIMD: Mỗi phép cộng chỉ xử lý một phần tử tại một thời điểm.
  • Dùng SIMD: Dữ liệu được xử lý 4 phần tử một lần (giảm số lệnh cần thực thi), làm cho việc tính toán nhanh hơn nhiều.
SIMD Example
Thực hiện cùng lúc 4 phép cộng với SIMD

    @TODO: Tổ chức Project và debug với SIMD mình sẽ giới thiệu ở bài viết sau!

Các Lĩnh Vực Ứng Dụng SIMD

    Theo mình tìm hiểu thì có rất nhiều lĩnh vực cần sử dụng SIMD và các MCU hỗ trợ SIMD

  1. Xử Lý Tín Hiệu Số (DSP): SIMD giúp xử lý các bộ lọc số học như bộ lọc FIR, bộ lọc IIR, và các phép toán liên quan đến tín hiệu khác.
  2. Xử Lý Hình Ảnh và Video: Các tác vụ như biến đổi Fourier hay lọc ảnh có thể được tăng tốc nhờ SIMD.
  3. Máy Học và AI: SIMD giúp tăng tốc các phép toán ma trận và vector trong các thuật toán học sâu (deep learning).
  4. Xử Lý Âm Thanh: SIMD có thể xử lý các tín hiệu âm thanh trong các ứng dụng như nhận diện giọng nói hoặc cải tiến âm thanh.

    SIMD không chỉ là một công nghệ thú vị mà còn là một giải pháp quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu. Với khả năng xử lý song song nhiều phần tử dữ liệu trong một lần thực thi, SIMD giúp giảm thời gian xử lý, tăng tốc độ thực thi và tối ưu hóa tài nguyên phần cứng. Nếu bạn làm việc trong các lĩnh vực như xử lý tín hiệu, xử lý hình ảnh, hay máy học, việc hiểu và ứng dụng SIMD có thể mang lại những lợi ích đáng kể.

Đừng Quên Like và Share Bài Viết!

    Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng quên chia sẻ để giúp bạn bè và đồng nghiệp cùng khám phá thêm về SIMD và cách thức tối ưu hóa hiệu suất xử lý trong các ứng dụng lập trình!

>>>>>> Follow ngay <<<<<<<

Để nhận được những bài học miễn phí mới nhất nhé 😊

Chúc các bạn học tập tốt 😊

Tags:
Nguyễn Văn Nghĩa

Mình là một người thích học hỏi và chia sẻ các kiến thức về Nhúng IOT.

Đăng nhận xét

Mới hơn Cũ hơn