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一、SIMD编程中的条件分支问题

在传统标量代码中，我们习惯使用if-else进行条件判断：

void scalar_conditional(float* arr, int n) {for (int i = 0; i < n; ++i) {if (arr[i] > 0) {arr[i] *= 2;}}
}

但在AVX向量化编程中，直接条件分支会引发两个关键问题：

1. ​分支预测失败惩罚：当条件模式不规则时，流水线频繁刷新
2. SIMD并行性破坏：8个float元素(256位寄存器)可能同时包含满足和不满足条件的元素

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二、AVX掩码操作原理

2.1 核心思想

通过向量比较生成掩码(mask)，使用位操作混合计算结果：

寄存器A: [ 1.0, -2.0, 3.0, -4.0, 5.0, -6.0, 7.0, -8.0 ]
掩码   : [ 0xFF, 0x00, 0xFF, 0x00, 0xFF, 0x00, 0xFF, 0x00 ] 
结果   = 原始值 * (掩码 ? 2.0 : 1.0)

2.3 AVX掩码操作指令集

指令类别	典型指令	操作描述	延迟周期
比较指令	_mm256_cmp_ps	生成全通道掩码	3
混合指令	_mm256_blendv_ps	根据掩码选择通道	2
位逻辑运算	_mm256_and_ps/_mm256_or_ps	掩码逻辑操作	1
条件加载	_mm256_maskload_ps	根据掩码加载内存	4
算术运算	_mm256_mask_add_ps	带掩码的加法（AVX-512）	N/A

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三、VS2022实现示例

3.1 向量化条件处理

#include <immintrin.h>void avx_conditional(float* arr, int n) {const __m256 zero = _mm256_setzero_ps();const __m256 mul = _mm256_set1_ps(2.0f);for (int i = 0; i < n; i += 8) {__m256 data = _mm256_loadu_ps(arr + i);// 生成比较掩码（arr[i] > 0）__m256 mask = _mm256_cmp_ps(data, zero, _CMP_GT_OQ);// 计算两种可能的结果__m256 res_true = _mm256_mul_ps(data, mul);__m256 res_false = data;// 根据掩码混合结果__m256 result = _mm256_blendv_ps(res_false, res_true, mask);_mm256_storeu_ps(arr + i, result);}
}

3.2 完整代码

#include <immintrin.h>
#include <chrono>
#include <iostream>void scalar_conditional(float* arr, int n) {for (int i = 0; i < n; ++i) {if (arr[i] > 0) {arr[i] *= 2;}}
}void avx_conditional(float* arr, int n) {const __m256 zero = _mm256_setzero_ps();const __m256 mul = _mm256_set1_ps(2.0f);for (int i = 0; i < n; i += 8) {__m256 data = _mm256_loadu_ps(arr + i);// 生成比较掩码（arr[i] > 0）__m256 mask = _mm256_cmp_ps(data, zero, _CMP_GT_OQ);// 计算两种可能的结果__m256 res_true = _mm256_mul_ps(data, mul);__m256 res_false = data;// 根据掩码混合结果__m256 result = _mm256_blendv_ps(res_false, res_true, mask);_mm256_storeu_ps(arr + i, result);}
}void benchmark() {const int SIZE = 10000000;float* data = new float[SIZE];// 初始化随机数据for (int i = 0; i < SIZE; ++i) {data[i] = (i % 2) ? i * 0.1f : -i * 0.1f;}auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();scalar_conditional(data, SIZE);auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();avx_conditional(data, SIZE);auto t3 = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Scalar: "<< std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t2 - t1).count()<< "ms\n";std::cout << "AVX:    "<< std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(t3 - t2).count()<< "ms\n";delete[] data;
}int main() {benchmark();return 0;
}

3.3 测试结果