基于MMX指令集的程序设计简介

MMX技术简介
 
  Intel 公司的MMX™（多媒体增强指令集）技术可以大大提高应用程序对二维三维图形和图象的处理能力。Intel MMX技术可用于对大量数据和复杂数组进行的复杂处理，使用MMX技术可处理的数据基本单位可以是字节（byte）、字（word），或者是双字（double-word）。

  Visual Studio .NET 2003提供了对MMX指令集特性的支持，从而可以不必编写汇编代码，直接使用C++代码就可以实现MMX指令的功能。通过参考Intel软件说明书（Intel Software manuals）[1]以及阅读MSDN中有关MMX编程技术的主题会使你更好地把握MMX编程的要点。

  MMX技术实现了单道指令多道数据流（SIMD，single-instruction, multiple-data）的执行模式。考虑下面一个需要编程完成的任务，在一个字节（BYTE）数组中使其中每一个元素加上一个数，在传统的程序中，实现这个功能的算法如下：

  for each  b in array     //对数组中的每一个元素b
    b = b + n            //加上一个数n

  下面看看它的实现细节：

  for each  b in array  //对数组中的每一个元素b
  {
    把b加载到寄存器中
    把此寄存器中的数加上n
    把所得寄存器中的结果放回内存
  }

  具有MMX指令集支持的处理器有八个64位的寄存器，每一个寄存器可以存放8个字节（byte）、4个字(word)或2个双字(double-word)。MMX技术同时提供了一个MMX指令集，其中的指令可以可以把一个数值（其类型可以是字节、字或双字）加载到这些MMX寄存器中，在寄存器中进行算术或逻辑运算，然后把寄存器中的结果放回内存存储单元。上面的例子采用MMX技术后的算法是这样的：

for each  8 members in array  //把数组中的8个字节（其中一个字节为数组中的一个单位）作为一组取出
  {
    把这8个字节加载到MMX寄存器中
    通过一个CPU指令执行周期把这个寄存器中的8个字节都加上n
    把寄存器中计算的结果写回内存
  }

  C++编程人员不必直接使用MMX指令集中的指令访问这些MMX寄存器。你可以使用64位的数据类型__m64和一系列C++函数来进行相关的算术和逻辑运算。而决定程序使用哪个MMX寄存器以及代码优化是C++编译器的任务。

  Visual C++ MMXSwarm [4]是MSDN中提供的一个很好的使用MMX技术进行图象处理的例子，它包含了一些封装好了的类简化了使用MMX技术的操作，并向你展示了对各种不同格式图象进行处理的操作（如单色24位象素RGB、32位象素RGB等）。本文只是对使用Visual C++实现MMX程序设计的简单介绍。如果你感兴趣的话，可以参看MSDN上MMXSwarm的例子。

  MMX程序设计详细介绍

  包含的头文件

  所有的MMX指令集函数在emmintrin.h文件中定义：
  #include <emmintrin.h>
  因为程序中用到的MMX处理器指令是由编译器决定，所以它并没有相关的.lib库文件。

  __m64 数据类型

  这种类型的变量可用作MMX指令的操作数，它不能被直接访问。_m64类型的变量被自动分配为8个字节的字长。

CPU对MMX指令集的支持

  如果你的CPU能够具有了MMX指令集，你就可以使用Visual Studio .NET 2003提供的对MMX指令集支持的C++函数库了，你可以查看MSDN中的一个Visual C++ CPUID[3]的例子，它可以帮你检测你的CPU是否支持SSE、MMX指令集或其它的CPU功能。

  饱和算法（Saturation Arithmetic）和封装模式（Wraparound Mode）

  MMX技术支持一种叫做saturating arithmetic（饱和算法）的计算模式。在饱和模式下，当计算结果发生溢出（上溢或下溢）时，CPU会自动去掉溢出的部分，使计算结果取该数据类型表示数值的上限值（如果上溢）或下限值（如果下溢）。饱和模式的计算用于对图象的处理。

  下面的例子能够让你理解饱和模式和封装模式的区别。如果一个字节(BYTE)类型变量的值为255，然后将其值加一。在封装模式下，相加结果为0（去掉进位）；在饱和模式下，结果为255。饱和模式用类似的方法来处理下溢出，比如对于一个字节数据类型的数在饱和模式下，1减2的结果为0（而不是-1）。每一个MMX算术指令都有这两种模式：饱和模式和封装模式。本文所要讨论的项目只使用饱和模式下的MMX指令。

  编程实例

  以下讲解了MMX技术在Visual Studio .NET 2003下的应用实例，你可以在http://www.codeproject.com/cpp/mmxintro/MMX_src.zip下载示例程序压缩包。该压缩包中含有两个项目，这两个项目是基于微软基本类库（MFC）建立的Visual C++.NET项目，你也可以按照下面的讲解建立这两个项目。

MMX8是一个单文档界面（SDI）的应用程序，用来对每象素8位的单色位图进行简单处理。源图象和处理后的图象会在窗体中显示出来。新建的ATL（活动模版库）类 Cimage用来从资源中提取图象并在窗体中显示出来。程序要对图象进行两种处理操作：图象颜色反相和改变图象的亮度。每一种处理操作可以用下面几种方法之中其中的一种来实现：

  纯C++代码；
  使用C++的MMX功能函数的代码；
  使用MMX汇编指令的代码。

  对图象进行处理计算的时间会显示在状态栏中。

  用纯C++实现的图象颜色反相函数：

  void CImg8Operations::InvertImageCPlusPlus(
    BYTE* pSource,
    BYTE* pDest,
    int nNumberOfPixels)
  {
    for ( int i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )
    {
        *pDest++ = 255 - *pSource++;
    }
  }

  为了查询使用C++ MMX指令函数的方法，需要参考Intel软件说明书（Intel Software manuals）中有关MMX汇编指令的说明，首先我是在第一卷的第八章找到了MMX相关指令的大体介绍，然后在第二卷找到了有关这些MMX指令的详细说明，这些说明有一部分涉及了与其特性相关的C++函数。然后我通过这些MMX指令对应的C++函数查找了MSDN中与其相关的说明。在MMX8示例程序中用到的MMX指令和相关的C++函数见下表：

  用Visual C++.NET的MMX指令函数实现图象颜色反相的函数：

  void CImg8Operations::InvertImageC_MMX(
    BYTE* pSource,
    BYTE* pDest,
    int nNumberOfPixels)
  {
    __int64 i = 0;
    i = ~i;                                 // 0xffffffffffffffff   

    // 每次循环处理8个象素
    int nLoop = nNumberOfPixels/8;

    __m64* pIn = (__m64*) pSource;          // 输入的字节数组指针
    __m64* pOut = (__m64*) pDest;           // 输出的字节数组指针

    __m64 tmp;                              // 临时工作变量

    _mm_empty();                            // 执行MMX指令：emms，初始化MMX寄存器

   __m64 n1 = Get_m64(i);

    for ( int i = 0; i < nLoop; i++ )
    {
        tmp = _mm_subs_pu8 (n1 , *pIn);     // 饱和模式下的无符号减法
                                            //对每一个字节执行操作：tmp = n1 - *pIn
        *pOut = tmp;

        pIn++;                              // 取下面的8个象素点
        pOut++;
    }

    _mm_empty();                            // 执行MMX指令：emms，清除MMX寄存器中的内容
  }

  __m64 CImg8Operations::Get_m64(__int64 n)
  {
    union __m64__m64
    {
        __m64 m;
        __int64 i;
    } mi;

    mi.i = n;
    return mi.m;
  }

虽然这个函数在非常短的时间就执行完成了，但我记录了这3种方法需要的时间，以下是在我的计算机上运行的结果：
 
  纯C++代码      43毫秒
  使用C++的MMX指令函数的代码 26毫秒
  使用MMX汇编指令的代码   26毫秒

  上面的图象处理时间必须在程序Release优化编译后执行时才能体现出很好的效果。

  而改变图象的亮度我采用了最简单的方法：对图象中的每一个象素的颜色值进行加减运算。相对前面的处理函数而言，这样的转换函数有些复杂，因为我们需要把处理过程分成两种情况，一种是增加象素颜色值，另一种是减少象素颜色值。

  用纯C++函数实现的改变图象亮度的函数：

  void CImg8Operations::ChangeBrightnessCPlusPlus(
    BYTE* pSource,
    BYTE* pDest,
    int nNumberOfPixels,
    int nChange)
  {
    if ( nChange > 255 )
        nChange = 255;
    else if ( nChange < -255 )
        nChange = -255;

    BYTE b = (BYTE) abs(nChange);

    int i, n;

    if ( nChange > 0 ) //增加象素颜色值
    {
        for ( i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )
        {
            n = (int)(*pSource++ + b);

            if ( n > 255 )
                n = 255;

            *pDest++ = (BYTE) n;
        }
    }
    else    //减少象素颜色值
    {
        for ( i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )
        {
            n = (int)(*pSource++ - b);

            if ( n < 0 )
                n = 0;
            *pDest++ = (BYTE) n;
        }
    }
  }

  用Visual C++.NET的MMX指令函数实现的改变图象亮度函数：

  void CImg8Operations::ChangeBrightnessC_MMX(

    BYTE* pSource,
    BYTE* pDest,
    int nNumberOfPixels,
    int nChange)
  {
    if ( nChange > 255 )
        nChange = 255;
    else if ( nChange < -255 )
        nChange = -255;

    BYTE b = (BYTE) abs(nChange);

    __int64 c = b;

    for ( int i = 1; i <= 7; i++ )
    {
        c = c << 8;
        c |= b;
    }

    // 在一次循环中处理8个象素
    int nNumberOfLoops = nNumberOfPixels / 8;

    __m64* pIn = (__m64*) pSource;          // 输入的字节数组
    __m64* pOut = (__m64*) pDest;           // 输出的字节数组

    __m64 tmp;                              // 临时工作变量

   _mm_empty();                            // 执行MMX指令：emms

    __m64 nChange64 = Get_m64(c);

    if ( nChange > 0 )
    {
        for ( i = 0; i < nNumberOfLoops; i++ )
        {
       tmp = _mm_adds_pu8(*pIn, nChange64); //  饱和模式下的无符号加法
                                                 // 对每一个字节执行操作：tmp = *pIn + nChange64

            *pOut = tmp;

            pIn++;                               // 取下面8个象素
            pOut++;
        }
    }
    else
    {
        for ( i = 0; i < nNumberOfLoops; i++ )
        {
         tmp = _mm_subs_pu8(*pIn, nChange64); //  饱和模式下的无符号减法
                                                 // 对每一个字节执行操作：tmp = *pIn - nChange64

            *pOut = tmp;

            pIn++;                                      //取下面8个象素

          pOut++;
        }
    }

    _mm_empty();                            // 执行MMX指令：emms
  }
 

  注意参数nChange的符号每次调用函数时在循环体外只检查一次，而不是放在循环体内，那样会被检查成千上万次。下面是在我的计算机上处理图象花费的时间：

  纯C++代码      49毫秒
  使用C++的MMX指令函数的代码 26毫秒
  使用MMX汇编指令的代码   26毫秒

  MMX32 演示项目

  MMX32项目可对32位象素的RGB图象进行处理。进行的图象处理工作是图象颜色反相操作和更改图象颜色的平衡度（将象素点的每一种颜色乘以一定的值）操作。

  MMX的乘法实现起来比加减法复杂得多，因为乘法运算通常得出的结果的位数不再是以前位数的大小。比如，如果乘法的操作数有一个字节（8位的BYTE）大小，那么结果会达到一个字（16位的WORD）大小。这需要额外的转换，并且使用MMX汇编指令和C++代码进行图象转换花费时间的差别不是很大（时间差为5-10%）。

  用Visual C++.NET的MMX指令函数实现的更改图象颜色平衡度的函数：

  void CImg32Operations::ColorsC_MMX(
    BYTE* pSource,
    BYTE* pDest,
    int nNumberOfPixels,
    float fRedCoefficient,
    float fGreenCoefficient,
    float fBlueCoefficient)
  {
    int nRed = (int)(fRedCoefficient * 256.0f);
    int nGreen = (int)(fGreenCoefficient * 256.0f);
    int nBlue = (int)(fBlueCoefficient * 256.0f);

    // 设置相乘系数
    __int64 c = 0;
    c = nRed;
    c = c << 16;
    c |= nGreen;
    c = c << 16;
    c |= nBlue;

    __m64 nNull = _m_from_int(0);           // null
    __m64 tmp = _m_from_int(0);             // 临时工作临时变量初始化

    _mm_empty();                            // 清空MMX寄存器。

    __m64 nCoeff = Get_m64(c);

   DWORD* pIn = (DWORD*) pSource;          // 输入双字数组
    DWORD* pOut = (DWORD*) pDest;           // 输出双字数组

    for ( int i = 0; i < nNumberOfPixels; i++ )
    {
        tmp = _m_from_int(*pIn);                // tmp = *pIn (在tmp的低32位写入数据)

      tmp = _mm_unpacklo_pi8(tmp, nNull );    //将tmp中低位的4个字节转化为字
//字的高位用nNull中对应位上的位值填充。

      tmp =  _mm_mullo_pi16 (tmp , nCoeff);   //将tmp中的每一个字相乘，将相乘结果的高位送到nCoeff，在tmp中只保留每个结果的低位。

      tmp = _mm_srli_pi16 (tmp , 8);          // 将tmp中的每一个字右移8位，相当于除以256

      tmp = _mm_packs_pu16 (tmp, nNull);      // 使用饱和模式将tmp中的结果做如下处理：
                                                //将tmp中的4个字转化为4个字节，并将这4个字节写到tmp中的低32位中
                                                // 同时，将nNull中的4个字转化为4个字节，并将这4个字节写到tmp的高32位中。

      *pOut = _m_to_int(tmp);                 // *pOut = tmp (将tmp低32位的数据放入pOut数组中)

      pIn++;
        pOut++;

    }

    _mm_empty();                       
  }

  你可以参看示例项目的源代码了解有关此项目的更多的细节。

  SSE2 技术

  SSE2技术包含有一个类似MMX中对整数操作的指令集，同时也包含128位的SSE寄存器组。比如，用SSE2技术实现更改图象颜色平衡度能够比用纯C++代码实现此功能在效率上有很大提升。SSE2同时是SSE技术的扩展，比如它不仅可以单精度浮点数数组，而且能够处理双精度浮点数数据类型的数组。用C++实现的MMXSwarm 示例项目不仅使用了MMX指令函数，而且使用了SSE2指令对整型数操作的函数。

  参考文档：

  [1] Intel软件说明书（Intel Software manuals）：http://developer.intel.com/design/archives/processors/mmx/index.htm 。

  [2]  MSDN中有关MMX技术的主题：http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vclang/html/vcrefsupportformmxtechnology.asp。

  [3] Microsoft Visual C++ CPUID项目示例：http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamcpuiddeterminecpucapabilities.asp。

  [4] Microsoft Visual C++ MMXSwarm项目示例：
  http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamMMXSwarmSampleDemonstratesCImageVisualCsMMXSupport.asp。
 
  [5] 
  Matt Pietrek在Microsoft Systems Journal 1998年2月刊上的评论文章：
  http://www.microsoft.com/msj/0298/hood0298.aspx 。

  作者：Alex Farber
  出处：http://www.codeproject.com/cpp/mmxintro.asp