Experiments

AlexeyAB

2018-08-10 1f2155b8864031d1f434aa910ceaf53477217c75

 src/gemm.c

@@ -429,7 +429,7 @@
}


void convolution_2d(int w, int h, int ksize, int n, int c, int pad, int stride,
void convolution_2d_old(int w, int h, int ksize, int n, int c, int pad, int stride,
    float *weights, float *input, float *output)
{
    int out_h = (h + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_height=input_height for stride=1 and pad=1
@@ -477,6 +477,128 @@
    }
}

void convolution_2d(int w, int h, int ksize, int n, int c, int pad, int stride,
    float *weights, float *input, float *output, float *mean)
{
    int out_h = (h + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_height=input_height for stride=1 and pad=1
    int out_w = (w + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_width=input_width for stride=1 and pad=1
    int i, f, j;

#if defined(_OPENMP)
    static int max_num_threads = 0;
    if (max_num_threads == 0) {
        max_num_threads = omp_get_max_threads();
        omp_set_num_threads(4);// max_num_threads / 2);
    }
#endif

    //convolution_2d_old(w, h, ksize, n, c, pad, stride, weights, input, output);

    __m256i all256_sing1 = _mm256_set_epi32(0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000);
    for (i = 0; i < ksize*ksize*n*c; i+=8) {
        *((__m256*)&weights[i]) = _mm256_and_ps(*((__m256*)&weights[i]), _mm256_castsi256_ps(all256_sing1));
    }

    for (i = 0; i < w*h*c; i += 8) {
        //*((__m256*)&input[i]) = _mm256_and_ps(*((__m256*)&input[i]), _mm256_castsi256_ps(all256_sing1));
    }


    __m256i all256_last_zero = _mm256_set1_epi32(0xFFFFFFFF);
    all256_last_zero.m256i_i32[7] = 0;

    __m256i idx256 = _mm256_set_epi32(0, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1);
    //__m256 all256_sing1 = _mm256_set1_ps(0x80000000);
    __m256 all256_one = _mm256_set1_ps(1);
    __m256i all256i_one = _mm256_set1_epi32(1);

    ///__m256i src256 = _mm256_loadu_si256((__m256i *)(&src[i]));
    ///__m256i result256 = _mm256_and_si256(src256, all256_sing1); // check sign in 8 x 32-bit floats

    int fil;
    // filter index
#pragma omp parallel for      // "omp parallel for" - automatic parallelization of loop by using OpenMP
    for (fil = 0; fil < n; ++fil) {
        int chan, y, x, f_y, f_x;
        float cur_mean = fabs(mean[fil]);
        __m256 mean256 = _mm256_set1_ps(cur_mean);
        // channel index
        //for (chan = 0; chan < c; ++chan)
            // input - y
            for (y = 0; y < h; ++y)
                // input - x
                for (x = 0; x < w-8; x+=8)
                {
                    int const output_index = fil*w*h + y*w + x;
                    float sum = 0;
                    __m256 sum256 = _mm256_set1_ps(0);

                    for (chan = 0; chan < c; ++chan) {
                        int const weights_pre_index = fil*c*ksize*ksize + chan*ksize*ksize;
                        int const input_pre_index = chan*w*h;


                        // filter - y
                        for (f_y = 0; f_y < ksize; ++f_y)
                        {
                            int input_y = y + f_y - pad;
                            //__m256 in = *((__m256*)&input[input_pre_index + input_y*w]);
                            if (input_y < 0 || input_y >= h) continue;
                            //__m256 in = _mm256_loadu_ps(&input[input_pre_index + input_y*w + x - pad]);

                            // filter - x
                            for (f_x = 0; f_x < ksize; ++f_x)
                            {
                                int input_x = x + f_x - pad;
                                //if (input_y < 0 || input_x < 0 || input_y >= h || input_x >= w) continue;

                                int input_index = input_pre_index + input_y*w + input_x;
                                int weights_index = weights_pre_index + f_y*ksize + f_x;
                                //if (input_y < 0 || input_y >= h) continue;

                                //sum += input[input_index] * weights[weights_index];

                                __m256 in = *((__m256*)&input[input_index]);
                                __m256 w = _mm256_set1_ps(weights[weights_index]);
                                //__m256 w_sign = _mm256_and_ps(w, _mm256_castsi256_ps(all256_sing1)); // check sign in 8 x 32-bit floats
                                __m256 xor = _mm256_xor_ps(w, in);
                                //printf("\n xor1 = %f, xor2 = %f \n", xor.m256_f32[0], xor.m256_f32[1]);
                                //printf("\n in = %f, w = %f, xor = %f \n", in.m256_f32[0], w_sign.m256_f32[0], xor.m256_f32[0]);

                                //__m256 pn1 = _mm256_and_ps(_mm256_castsi256_ps(all256i_one), xor);


                                //sum256 = xor;
                                sum256 = _mm256_add_ps(xor, sum256);
                                //printf("\n --- \n");
                                //printf("\n 0 = %f, 1 = %f, 2 = %f, 3 = %f, 4 = %f, 5 = %f, 6 = %f, 7 = %f \n", in.m256_f32[0], in.m256_f32[1], in.m256_f32[2], in.m256_f32[3], in.m256_f32[4], in.m256_f32[5], in.m256_f32[6], in.m256_f32[7]);

                                if (f_x < ksize-1) {
                                    //in = _mm256_permutevar8x32_ps(in, idx256);
                                    //in = _mm256_and_ps(in, _mm256_castsi256_ps(all256_last_zero));
                                }
                            }
                        }
                    }
                    // l.output[filters][width][height] +=
                    //        state.input[channels][width][height] *
                    //        l.weights[filters][channels][filter_width][filter_height];
                    //output[output_index] += sum;

                    sum256 = _mm256_mul_ps(sum256, mean256);
                    //printf("\n cur_mean = %f, sum256 = %f, sum256 = %f, in = %f \n",
                    //    cur_mean, sum256.m256_f32[0], sum256.m256_f32[1], input[input_pre_index]);

                    //__m256 out = *((__m256*)&output[output_index]);
                    //out = _mm256_add_ps(out, sum256);
                    //*((__m256*)&output[output_index]) = out;
                    *((__m256*)&output[output_index]) = sum256;

                    //_mm256_storeu_ps(&C[i*ldc + j], result256);
                }
    }
}



// http://graphics.stanford.edu/~seander/bithacks.html
@@ -533,7 +655,7 @@
    static int max_num_threads = 0;
    if (max_num_threads == 0) {
        max_num_threads = omp_get_max_threads();
        omp_set_num_threads(max_num_threads / 2);
        //omp_set_num_threads(max_num_threads / 2);
    }
#endif

@@ -922,7 +1044,7 @@


void convolution_2d(int w, int h, int ksize, int n, int c, int pad, int stride,
    float *weights, float *input, float *output)
    float *weights, float *input, float *output, float *mean)
{
    int out_h = (h + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_height=input_height for stride=1 and pad=1
    int out_w = (w + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_width=input_width for stride=1 and pad=1