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wzjs 2025/8/2 8:41:54

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CPU擅长的操作: AES 指令, SHA 指令
为了充分利用流水线带来的好处，出现了一种叫做RISC的CPU架构。RISC是Reduced Instruction Set Computer（精简指令集）的缩写

SHA加速

Filecoin系列 - 源码分析 - CPU SHA扩展

当前的构造在某些阶段确实涉及SHA哈希，因此具有SHA扩展的CPU将在这些阶段中受益。
在 AMD 处理器上看到此优势的主要原因是由于它们执行 SHA 硬件指令
看cpu是否支持sha extensions
```
less /proc/cpuinfo | grep sha_ni
```

数据并行 SIMD 单指令多数据

单指令多数据( SIMD ) 是Flynn 分类法中的一种并行处理。SIMD 可以是内部的（硬件设计的一部分）并且可以通过指令集架构(ISA) 直接访问，但不应与 ISA 混淆。SIMD 描述了具有多个处理元素的计算机，这些处理元素同时对多个数据点执行相同的操作。

这样的机器利用数据级并行性，但不利用并发性：存在同时（并行）计算，但每个单元在任何给定时刻执行完全相同的指令（只是使用不同的数据）。SIMD 特别适用于常见任务，例如调整数字图像的对比度或调整数字音频的音量。大多数现代CPU设计都包含 SIMD 指令，以提高多媒体使用的性能。

尽量顺序访问数据，矩阵乘法可以很好的印证CPU Cache的作用，再考虑添加-O3 -march=native开启SIMD自动向量化

SSE 和 SSE2

SSE - Stream SIMD Extentions（流SIMD扩展）是英特尔提出的即MMX之后新一代（当然是几年前了）CPU指令集，最早应用在PIII系列CPU上。现在已经得到了Intel PIII、P4、Celeon、Xeon、AMD Athlon、duron等系列CPU的支持。另一个原因就是SSE和SSE2的指令系统是非常相似的，SSE2比SSE多的仅是少量的额外浮点处理功能、64位浮点数运算支持和64位整数运算支持。

**SSE为什么会比传统的浮点运算更快呢？**因为它使用了128位的存储单元，这对于32位的浮点数来讲，是可以存下4个的，也就是说，SSE中的所有计算都是一次性针对4个浮点数来完成的，这种批处理当然就会带来效率的提升。我们再来回顾一下SSE的全称：Stream SIMD Extentions（流SIMD扩展）。SIMD就是single instruction multiple data，连起来就是“数据流单指令多数据扩展”，从名字我们就可以更好的理解SSE是如何工作的了。

SSE支持的数据类型是4个32位（共计128位）浮点数集合，就是C、C++语言中的float[4]，并且必须是以16位字节边界对齐的, 因此这也给输入和输出带来了不少的麻烦，实际上主要影响SSE发挥性能的就是不停的对数据进行复制以适用应它的数据格式。

//BgiPirServer.cpp//设置 16 个有符号 8 位整数值。
static const block mask = _mm_set_epi8(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1);//将压缩的 16 位整数右移 imm8，同时移入符号位，并将结果存储在 dst 中。
expandedS[8 * gIdx + 0] = mask & _mm_srai_epi16(gs[gIdx], 0);