利用 AVX2 与 AVX-512 指令的伦纳德-琼斯势 SIMD 向量化

本文描述了利用 Intel AVX2 与 AVX-512 指令集对伦纳德-琼斯势的力计算进行 SIMD 向量化。由于分子动力学方法的力计算内核涉及对内存的间接访问，数据布局是向量化中最重要的因素之一。我们发现，经适当向量化与优化后，带填充的结构体数组 (AoS) 比数组结构体 (SoA) 表现出更优性能。特别地，512 位宽度的 AoS 在各类架构中性能最佳。虽然 AoS 与 SoA 在 AVX2 向量化下性能差异显著，但在 AVX-512 下差异微小。本文还讨论了其他优化技术（如软件流水线与向量化结合）的效果。我们给出了在三种 CPU 架构上的基准测试结果：Intel Haswell (HSW)、Knights Landing (KNL) 与 Skylake (SKL)。与不向量化而优化的代码相比，HSW 上向量化带来的性能提升约为 42%。在 KNL 上，手工向量化代码比 Intel 编译器自动向量化代码性能高 34%。在 SKL 上，用 AVX2 向量化的代码比用 AVX-512 向量化的代码性能略优。