原文：blog.fanscore.cn/a/62/

1. 背景

前一段时间公司上线了一套Go实现的推荐系统，上线后发现MMR层虽然只有纯计算但耗时十分离谱，通过pprof定位问题所在之后进行了优化，虽然降低了非常多但是我们认为其中还有优化空间。

可以看到日常平均耗时126ms，P95 360ms。

MMR层主要耗时集中在了余弦相似度的计算部分，这部分我们使用的gonum库进行计算，其底层在x86平台上利用了<code>SSE指令集进行了加速。

SSE指令集已经非常古老了，xmm寄存器只能存储两个双精度浮点数，每次只能并行进行两个双精度浮点数的计算，而AVX2指令集可以并行计算四个，理论上可以获得两倍的性能提升，因此我们决定自己使用AVX2指令集手写汇编的方式替代掉gonum库。

1.1 余弦相似度算法

余弦相似度的计算公式为

对应的代码为

<code>import "gonum.org/v1/gonum/floats"

func CosineSimilarity(a, b []float64) float64 {

dotProduct := floats.Dot(a, b) // 计算a和b的点积

normA := floats.Norm(a, 2) // 计算向量a的L2范数

normB := floats.Norm(b, 2) // 计算向量b的L2范数

return dotProduct / (normA * normB)

}

2. Dot点积计算加速

gonum点积计算Dot的部分汇编代码如下：

TEXT ·DotUnitary(SB), NOSPLIT, $0

...

loop_uni:

// sum += x[i] * y[i] unrolled 4x.

MOVUPD 0(R8)(SI*8), X0

MOVUPD 0(R9)(SI*8), X1

MOVUPD 16(R8)(SI*8), X2

MOVUPD 16(R9)(SI*8), X3

MULPD X1, X0

MULPD X3, X2

ADDPD X0, X7

ADDPD X2, X8

ADDQ $4, SI // i += 4

SUBQ $4, DI // n -= 4

JGE loop_uni // if n >= 0 goto loop_uni

...

end_uni:

ADDPD X8, X7

MOVSD X7, X0

UNPCKHPD X7, X7

ADDSD X0, X7

MOVSD X7, sum+48(FP) // Return final sum.

RET

可以看到其中使用xmm寄存器并行计算两个双精度浮点数，并且还采用了循环展开的优化手段，一个循环中同时进行4个元素的计算。

我们利用AVX2指令集并行计算四个双精度浮点数进行加速

loop_uni:

// sum += x[i] * y[i] unrolled 8x.

VMOVUPD 0(R8)(SI*8), Y0 // Y0 = x[i:i+4]

VMOVUPD 0(R9)(SI*8), Y1 // Y1 = y[i:i+4]

VMOVUPD 32(R8)(SI*8), Y2 // Y2 = x[i+4:i+8]

VMOVUPD 32(R9)(SI*8), Y3 // Y3 = x[i+4:i+8]

VMOVUPD 64(R8)(SI*8), Y4 // Y4 = x[i+8:i+12]

VMOVUPD 64(R9)(SI*8), Y5 // Y5 = y[i+8:i+12]

VMOVUPD 96(R8)(SI*8), Y6 // Y6 = x[i+12:i+16]

VMOVUPD 96(R9)(SI*8), Y7 // Y7 = x[i+12:i+16]

VFMADD231PD Y0, Y1, Y8 // Y8 = Y0 * Y1 + Y8

VFMADD231PD Y2, Y3, Y9

VFMADD231PD Y4, Y5, Y10

VFMADD231PD Y6, Y7, Y11

ADDQ $16, SI // i += 16

CMPQ DI, SI

JG loop_uni // if len(x) > i goto loop_uni

可以看到我们每个循环中同时用到8个ymm寄存器即一次循环计算16个数，而且还用到了VFMADD231PD指令同时进行乘法累积的计算。

最终Benchmark结果：

BenchmarkDot 一个循环中计算8个数

BenchmarkDot-2 14994770 78.85 ns/op

BenchmarkDot16 一个循环中计算16个数

BenchmarkDot16-2 22867993 53.46 ns/op

BenchmarkGonumDot Gonum点积计算

BenchmarkGonumDot-2 8264486 144.4 ns/op

可以看到点积部分我们得到了大约2.7倍的性能提升

3. L2范数计算加速

gonum库中进行L2范数计算的算法并不是常规的a1^2 + a2^2 ... + aN^2这种计算，而是采用了Netlib算法，减少了溢出和下溢，其Go源码如下：

func L2NormUnitary(x []float64) (norm float64) {

var scale float64

sumSquares := 1.0

for _, v := range x {

if v == 0 {

continue

}

absxi := math.Abs(v)

if math.IsNaN(absxi) {

return math.NaN()

}

if scale < absxi {

s := scale / absxi

sumSquares = 1 + sumSquares*s*s

scale = absxi

} else {

s := absxi / scale

sumSquares += s * s

}

}

if math.IsInf(scale, 1) {

return math.Inf(1)

}

return scale * math.Sqrt(sumSquares)

}

其汇编代码比较晦涩难懂，但管中窥豹再结合Go源码可以看出来没有用到并行能力，每次循环只计算一个数

TEXT ·L2NormUnitary(SB), NOSPLIT, $0

...

loop:

MOVSD (X_)(IDX*8), ABSX // absxi = x[i]

...

我们优化之后的核心代码如下：

loop:

VMOVUPD 0(R8)(SI*8), Y0 // Y0 = x[i:i+4]

VMOVUPD 32(R8)(SI*8), Y1 // Y1 = y[i+4:i+8]

VMOVUPD 64(R8)(SI*8), Y2 // Y2 = x[i+8:i+12]

VMOVUPD 96(R8)(SI*8), Y3 // Y3 = x[i+12:i+16]

VMOVUPD 128(R8)(SI*8), Y4 // Y4 = x[i+16:i+20]

VMOVUPD 160(R8)(SI*8), Y5 // Y5 = y[i+20:i+24]

VMOVUPD 192(R8)(SI*8), Y6 // Y6 = x[i+24:i+28]

VMOVUPD 224(R8)(SI*8), Y7 // Y7 = x[i+28:i+32]

VFMADD231PD Y0, Y0, Y8 // Y8 = Y0 * Y0 + Y8

VFMADD231PD Y1, Y1, Y9

VFMADD231PD Y2, Y2, Y10

VFMADD231PD Y3, Y3, Y11

VFMADD231PD Y4, Y4, Y12

VFMADD231PD Y5, Y5, Y13

VFMADD231PD Y6, Y6, Y14

VFMADD231PD Y7, Y7, Y15

ADDQ $32, SI // i += 32

CMPQ DI, SI

JG loop // if len(x) > i goto loop

我们采用原始的算法计算以利用到并行计算的能力，并且循环展开，一次循环中同时计算32个数，最终Benchmark结果：

BenchmarkAVX2L2Norm

BenchmarkAVX2L2Norm-2 29381442 40.99 ns/op

BenchmarkGonumL2Norm

BenchmarkGonumL2Norm-2 1822386 659.4 ns/op

可以看到得到了大约16倍的性能提升

4. 总结

通过这次优化我们在余弦相似度计算部分最终得到了(144.4 + 659.4 * 2) / (53.46 + 40.99 * 2) = 10.8倍的性能提升，效果还是非常显著的。相较于《记一次SIMD指令优化计算的失败经历》这次失败的初次尝试，本次还是非常成功的，切实感受到了SIMD的威力。

另外在本次优化过程中也涨了不少姿势

AVX-512指令降频问题

AVX-512指令因为并行度更高理论上性能也更高，但AVX-512指令会造成CPU降频，因此业界使用非常慎重，这一点可以参考字节的json解析库sonic的这个issue: https://github.com/bytedance/sonic/issues/319

循环展开优化

在一次循环中做更多的工作，优点有很多：

• 减少循环控制的开销，循环变量的更新和条件判断次数更少，降低了分支预测失败的可能性
• 增加指令并行性，更多的指令可以在流水线中并行执行

但一次循环使用过多的寄存器从实际Benchmark看性能确实更好，但是否存在隐患我没有看到相关的资料，希望这方面的专家可以指教一下。