Fixed AVX compiled bug

AlexeyAB

2018-08-12 b1dddf02ccf8dcfaadee4e8a5ed8726725ec1b93

 src/gemm.c

@@ -318,6 +318,22 @@
#include <immintrin.h>
#include <smmintrin.h>

static inline __int32 _mm256_extract_epi64(__m256i a, const int index) {
    return a.m256i_i64[index];
}

static inline __int32 _mm256_extract_epi32(__m256i a, const int index) {
    return a.m256i_i32[index];
}

static inline float _castu32_f32(uint32_t a) {
    return *((float *)&a);
}

static inline float _mm256_extract_float32(__m256 a, const int index) {
    return _castu32_f32(_mm256_extract_epi32(_mm256_castps_si256(a), index));
}

#else    // Linux GCC/Clang
#include <x86intrin.h>
#include <ammintrin.h>
@@ -325,6 +341,14 @@
#include <smmintrin.h>
#include <cpuid.h>

static inline float _castu32_f32(uint32_t a) {
    return *((float *)&a);
}

static inline float _mm256_extract_float32(__m256 a, const int index) {
    return _castu32_f32(_mm256_extract_epi32(_mm256_castps_si256(a), index));
}

void asm_cpuid(uint32_t* abcd, uint32_t eax)
{
    uint32_t ebx = 0, edx = 0, ecx = 0;
@@ -429,6 +453,180 @@
}


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
    int out_w = (w + 2 * pad - ksize) / stride + 1;    // output_width=input_width for stride=1 and pad=1
    int i, f, j;

    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;
        // channel index
        for (chan = 0; chan < c; ++chan)
            // input - y
            for (y = 0; y < h; ++y)
                // input - x
                for (x = 0; x < w; ++x)
                {
                    int const output_index = fil*w*h + y*w + x;
                    int const weights_pre_index = fil*c*ksize*ksize + chan*ksize*ksize;
                    int const input_pre_index = chan*w*h;
                    float sum = 0;

                    // filter - y
                    for (f_y = 0; f_y < ksize; ++f_y)
                    {
                        int input_y = y + f_y - 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;

                            sum += input[input_index] * weights[weights_index];
                        }
                    }
                    // l.output[filters][width][height] +=
                    //        state.input[channels][width][height] *
                    //        l.weights[filters][channels][filter_width][filter_height];
                    output[output_index] += sum;
                }
    }
}

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 all256_last_zero =
        _mm256_set_epi32(0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0xFFFFFFFF, 0x0);

    __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 xor256 = _mm256_xor_ps(w, in);
                                //printf("\n xor256_1 = %f, xor256_2 = %f \n", xor256.m256_f32[0], xor256.m256_f32[1]);
                                //printf("\n in = %f, w = %f, xor256 = %f \n", in.m256_f32[0], w_sign.m256_f32[0], xor256.m256_f32[0]);

                                //__m256 pn1 = _mm256_and_ps(_mm256_castsi256_ps(all256i_one), xor256);


                                //sum256 = xor256;
                                sum256 = _mm256_add_ps(xor256, 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
// https://stackoverflow.com/questions/17354971/fast-counting-the-number-of-set-bits-in-m128i-register
// https://arxiv.org/pdf/1611.07612.pdf
@@ -466,10 +664,14 @@
static inline int popcnt256_custom(__m256i n) {
    __m256i val = count256(n);

    return val.m256i_i64[0] +
    val.m256i_i64[1] +
    val.m256i_i64[2] +
    val.m256i_i64[3];
    //return val.m256i_i64[0] +
    //val.m256i_i64[1] +
    //val.m256i_i64[2] +
    //val.m256i_i64[3];
    return _mm256_extract_epi64(val, 0)
        + _mm256_extract_epi64(val, 1)
        + _mm256_extract_epi64(val, 2)
        + _mm256_extract_epi64(val, 3);
}

void gemm_nn_custom_bin_mean_transposed(int M, int N, int K, float ALPHA_UNUSED,
@@ -483,7 +685,7 @@
    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

@@ -514,10 +716,14 @@
            }

            // count of 1 bits
            count = count_sum.m256i_i64[0] +
                count_sum.m256i_i64[1] +
                count_sum.m256i_i64[2] +
                count_sum.m256i_i64[3];
            //count = count_sum.m256i_i64[0] +
            //    count_sum.m256i_i64[1] +
            //    count_sum.m256i_i64[2] +
             //   count_sum.m256i_i64[3];
            count = _mm256_extract_epi64(count_sum, 0)
                + _mm256_extract_epi64(count_sum, 1)
                + _mm256_extract_epi64(count_sum, 2)
                + _mm256_extract_epi64(count_sum, 3);

            int f1 = (K % bit_step == 0) ? 0 : (bit_step - (K % bit_step));
            count = count - f1;    // remove extra bits (from empty space for align only)
@@ -541,6 +747,121 @@

//From Berkeley Vision's Caffe!
//https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/LICENSE
void im2col_cpu_custom_transpose(float* data_im,
    int channels, int height, int width,
    int ksize, int stride, int pad, float* data_col, int ldb_align)
{
    int c, h, w;
    int height_col = (height + 2 * pad - ksize) / stride + 1;
    int width_col = (width + 2 * pad - ksize) / stride + 1;
    int channels_col = channels * ksize * ksize;

    // optimized version
    if (height_col == height && width_col == width && stride == 1 && pad == 1)
    {
#pragma omp parallel for
        for (c = 0; c < channels_col; ++c) {
            int w_offset = c % ksize;
            int h_offset = (c / ksize) % ksize;
            int c_im = c / ksize / ksize;
            for (h = pad; h < height_col - pad; ++h) {
                for (w = pad; w < width_col - pad - 4; w+=8) {
                    int im_row = h_offset + h - pad;
                    int im_col = w_offset + w - pad;
                    //int col_index = (c * height_col + h) * width_col + w;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned

                    //data_col[col_index] = data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)];
                    __m256 src256 = _mm256_loadu_ps((float *)(&data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)]));
                    data_col[col_index + ldb_align * 0] = _mm256_extract_float32(src256, 0);// src256.m256_f32[0];
                    data_col[col_index + ldb_align * 1] = _mm256_extract_float32(src256, 1);// src256.m256_f32[1];
                    data_col[col_index + ldb_align * 2] = _mm256_extract_float32(src256, 2);// src256.m256_f32[2];
                    data_col[col_index + ldb_align * 3] = _mm256_extract_float32(src256, 3);// src256.m256_f32[3];
                    data_col[col_index + ldb_align * 4] = _mm256_extract_float32(src256, 4);// src256.m256_f32[4];
                    data_col[col_index + ldb_align * 5] = _mm256_extract_float32(src256, 5);// src256.m256_f32[5];
                    data_col[col_index + ldb_align * 6] = _mm256_extract_float32(src256, 6);// src256.m256_f32[6];
                    data_col[col_index + ldb_align * 7] = _mm256_extract_float32(src256, 7);// src256.m256_f32[7];

                    //_mm256_storeu_ps(&data_col[col_index], src256);
                }

                for (; w < width_col - pad; ++w) {
                    int im_row = h_offset + h - pad;
                    int im_col = w_offset + w - pad;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)];
                }
            }

            {
                w = 0;
                for (h = 0; h < height_col; ++h) {
                    int im_row = h_offset + h;
                    int im_col = w_offset + w;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im, height, width, channels,
                        im_row, im_col, c_im, pad);
                }
            }

            {
                w = width_col - 1;
                for (h = 0; h < height_col; ++h) {
                    int im_row = h_offset + h;
                    int im_col = w_offset + w;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im, height, width, channels,
                        im_row, im_col, c_im, pad);
                }
            }

            {
                h = 0;
                for (w = 0; w < width_col; ++w) {
                    int im_row = h_offset + h;
                    int im_col = w_offset + w;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im, height, width, channels,
                        im_row, im_col, c_im, pad);
                }
            }

            {
                h = height_col - 1;
                for (w = 0; w < width_col; ++w) {
                    int im_row = h_offset + h;
                    int im_col = w_offset + w;
                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im, height, width, channels,
                        im_row, im_col, c_im, pad);
                }
            }
        }

    }
    else {
        #pragma omp parallel for
        for (c = 0; c < channels_col; ++c) {
            int w_offset = c % ksize;
            int h_offset = (c / ksize) % ksize;
            int c_im = c / ksize / ksize;
            for (h = 0; h < height_col; ++h) {
                for (w = 0; w < width_col; ++w) {
                    int im_row = h_offset + h * stride;
                    int im_col = w_offset + w * stride;

                    int col_index = (h * width_col + w)*ldb_align + c;   // transposed & aligned
                    data_col[col_index] = im2col_get_pixel(data_im, height, width, channels,
                        im_row, im_col, c_im, pad);
                }
            }
        }
    }
}


//From Berkeley Vision's Caffe!
//https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/LICENSE
void im2col_cpu_custom(float* data_im,
    int channels, int height, int width,
    int ksize, int stride, int pad, float* data_col)
@@ -566,7 +887,7 @@
                    int col_index = (c * height_col + h) * width_col + w;

                    //data_col[col_index] = data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)];
                    __m256 src256 = _mm256_loadu_ps((__m256i *)(&data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)]));
                    __m256 src256 = _mm256_loadu_ps((float *)(&data_im[im_col + width*(im_row + height*c_im)]));
                    _mm256_storeu_ps(&data_col[col_index], src256);
                }

@@ -641,16 +962,16 @@
        __m256i all256_sing1 = _mm256_set_epi32(0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000, 0x80000000);
        __m256 all256_01 = _mm256_set1_ps(0.1F);

        for (i = 0; i < n; i += 8) {
        for (i = 0; i < n-8; i += 8) {
            //x[i] = (x[i]>0) ? x[i] : .1*x[i];

            __m256 src256 = _mm256_loadu_ps((__m256 *)(&x[i]));
            __m256 src256 = _mm256_loadu_ps(&x[i]);
            __m256 mult256 = _mm256_mul_ps((src256), all256_01); // mult * 0.1

            __m256i sign256 = _mm256_and_si256(_mm256_castps_si256(src256), all256_sing1); // check sign in 8 x 32-bit floats

            __m256 result256 = _mm256_blendv_ps(src256, mult256, _mm256_castsi256_ps(sign256)); // (sign>0) ? src : mult;
            _mm256_storeu_ps((__m256 *)(&x[i]), result256);
            _mm256_storeu_ps(&x[i], result256);
        }

        for (; i < n; ++i) {
@@ -686,47 +1007,50 @@

static inline void transpose4x4_SSE(float *A, float *B, const int lda, const int ldb)
{
    __m128 row1 = _mm_load_ps(&A[0 * lda]);
    __m128 row2 = _mm_load_ps(&A[1 * lda]);
    __m128 row3 = _mm_load_ps(&A[2 * lda]);
    __m128 row4 = _mm_load_ps(&A[3 * lda]);
    __m128 row1 = _mm_loadu_ps(&A[0 * lda]);
    __m128 row2 = _mm_loadu_ps(&A[1 * lda]);
    __m128 row3 = _mm_loadu_ps(&A[2 * lda]);
    __m128 row4 = _mm_loadu_ps(&A[3 * lda]);
    _MM_TRANSPOSE4_PS(row1, row2, row3, row4);
    _mm_store_ps(&B[0 * ldb], row1);
    _mm_store_ps(&B[1 * ldb], row2);
    _mm_store_ps(&B[2 * ldb], row3);
    _mm_store_ps(&B[3 * ldb], row4);
    _mm_storeu_ps(&B[0 * ldb], row1);
    _mm_storeu_ps(&B[1 * ldb], row2);
    _mm_storeu_ps(&B[2 * ldb], row3);
    _mm_storeu_ps(&B[3 * ldb], row4);
}

void transpose_block_SSE4x4(float *A, float *B, const int n, const int m,
    const int lda, const int ldb, const int block_size)
{
    int i;
    if (block_size % 4 == 0) {
        #pragma omp parallel for
        for (i = 0; i < n; i += block_size) {
            int j, i2, j2;
    #pragma omp parallel for
    for (i = 0; i < n; i += block_size) {
        int j, i2, j2;
        //int max_i2 = (i + block_size < n) ? (i + block_size) : n;
        if (i + block_size < n) {
            int max_i2 = i + block_size;
            for (j = 0; j < m; j += block_size) {
                int max_i2 = i + block_size < n ? i + block_size : n;
                int max_j2 = j + block_size < m ? j + block_size : m;
                for (i2 = i; i2 < max_i2; i2 += 4) {
                    for (j2 = j; j2 < max_j2; j2 += 4) {
                        transpose4x4_SSE(&A[i2*lda + j2], &B[j2*ldb + i2], lda, ldb);
                //int max_j2 = (j + block_size < m) ? (j + block_size) : m;
                if (j + block_size < m) {
                    int max_j2 = j + block_size;
                    for (i2 = i; i2 < max_i2; i2 += 4) {
                        for (j2 = j; j2 < max_j2; j2 += 4) {
                            transpose4x4_SSE(&A[i2*lda + j2], &B[j2*ldb + i2], lda, ldb);
                        }
                    }
                }
                else {
                    for (i2 = i; i2 < max_i2; ++i2) {
                        for (j2 = j; j2 < m; ++j2) {
                            B[j2*ldb + i2] = A[i2*lda + j2];
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    else {
        #pragma omp parallel for
        for (i = 0; i < n; i += block_size) {
            int j, i2, j2;
            for (j = 0; j < m; j += block_size) {
                int max_i2 = i + block_size < n ? i + block_size : n;
                int max_j2 = j + block_size < m ? j + block_size : m;
                for (i2 = i; i2 < max_i2; ++i2) {
                    for (j2 = j; j2 < max_j2; ++j2) {
                        B[j2*ldb + i2] = A[i2*lda + j2];
                    }
        else {
            for (i2 = i; i2 < n; ++i2) {
                for (j2 = 0; j2 < m; ++j2) {
                    B[j2*ldb + i2] = A[i2*lda + j2];
                }
            }
        }
@@ -752,6 +1076,55 @@
    }
}


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;

    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;
        // channel index
        for (chan = 0; chan < c; ++chan)
            // input - y
            for (y = 0; y < h; ++y)
                // input - x
                for (x = 0; x < w; ++x)
                {
                    int const output_index = fil*w*h + y*w + x;
                    int const weights_pre_index = fil*c*ksize*ksize + chan*ksize*ksize;
                    int const input_pre_index = chan*w*h;
                    float sum = 0;

                    // filter - y
                    for (f_y = 0; f_y < ksize; ++f_y)
                    {
                        int input_y = y + f_y - 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;

                            sum += input[input_index] * weights[weights_index];
                        }
                    }
                    // l.output[filters][width][height] +=
                    //        state.input[channels][width][height] *
                    //        l.weights[filters][channels][filter_width][filter_height];
                    output[output_index] += sum;
                }
    }
}

void gemm_nn_custom_bin_mean_transposed(int M, int N, int K, float ALPHA_UNUSED,
    unsigned char *A, int lda,
    unsigned char *B, int ldb,
@@ -788,6 +1161,13 @@
    }
}

void im2col_cpu_custom_transpose(float* data_im,
    int channels, int height, int width,
    int ksize, int stride, int pad, float* data_col, int ldb_align)
{
    printf("\n im2col_cpu_custom_transpose() isn't implemented without AVX \n");
}

//From Berkeley Vision's Caffe!
//https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/LICENSE
void im2col_cpu_custom(float* data_im,