이제 memcpy정도로는 SIMD명령을 사용할 필요가 없네요. (visual studio 2022이상)

📌 자유게시판
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저는 동영상 관련 작업을 많이 하다 보니 아무래도 큰 크기의 메모리 복사를 많이 하게 되는데요.
간만에 SIMD명령을 이용한 복사에 AVX를 추가해 볼까 하고 만지기 시작 했습니다.
그런데 결과가… memcpy보다 대부분 느린 겁니다.
심지어 dpdk라는 인텔 직원이 만들었다는것도 느리더라고요.
그러다 github에 있는 fastmemcpy라는 것이 기억나서 찾아 봤습니다.
이놈은 기본적으로 memcpy랑 비교 벤치를 하는 놈이고 간단한 비교결과도 올려놨거든요.

테스트 결과는 memcpy의 압승에 가깝습니다.
그러고 나서… 좀 더 테스트를 해보았습니다. VS2015, VS2017, VS2022, VS2022 preview까지요.

결론적으로 그냥 vs2022에서 사용하는 crt라이브러리가 좋아 졌던가?
최적화가 좋아졌던가 둘중 하나입니다.
사실 기본적인 최적화로 인해 좋아진 것은 아닌 듯 한 것이 제가 처음 만들어서 테스트 하던 코드도
기본 최적화는 피하도록 만들었거든요.

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관련해서 호기심이 생깁니다. 관련 링크나 확인하신 벤치 결과를 공유해주실 수 있으세요?

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저사양 PC에서도 테스트하면 어떨지 궁금하군요

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요기가 일단 테스트를 올린 곳 이고요.

VisualStudio 2015

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result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=38ms memcpy=19 ms
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result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=38ms memcpy=30 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=40ms memcpy=28 ms

benchmark(size=64 bytes, times=16777216):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=39ms memcpy=42 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=38ms memcpy=49 ms
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=39ms memcpy=51 ms

benchmark(size=512 bytes, times=8388608):
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result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=45ms memcpy=105 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=55ms memcpy=102 ms

benchmark(size=1024 bytes, times=4194304):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=38ms memcpy=66 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=44ms memcpy=67 ms
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=43ms memcpy=90 ms

benchmark(size=4096 bytes, times=524288):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=17ms memcpy=27 ms

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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=17ms memcpy=27 ms

benchmark(size=1048576 bytes, times=2048):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=74ms memcpy=65 ms

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result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=69ms memcpy=67 ms
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benchmark(size=8388608 bytes, times=256):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=78ms memcpy=131 ms

benchmark random access:
memcpy_fast=193ms memcpy=192ms

VisualStudio 2017

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result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=31ms memcpy=22 ms
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=36ms memcpy=32 ms

benchmark(size=64 bytes, times=16777216):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=35ms memcpy=67 ms

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benchmark(size=1024 bytes, times=4194304):
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result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=36ms memcpy=69 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=36ms memcpy=88 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=38ms memcpy=89 ms

benchmark(size=4096 bytes, times=524288):
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benchmark(size=8192 bytes, times=262144):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=16ms memcpy=26 ms

benchmark(size=1048576 bytes, times=2048):
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result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=71ms memcpy=66 ms

benchmark(size=4194304 bytes, times=512):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=67ms memcpy=79 ms
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benchmark(size=8388608 bytes, times=256):
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benchmark random access:
memcpy_fast=188ms memcpy=203ms

VisualStudio 2022 / VisualStudio 2022 preview

benchmark(size=32 bytes, times=16777216):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=32ms memcpy=28 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=31ms memcpy=30 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=32ms memcpy=29 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=31ms memcpy=29 ms

benchmark(size=64 bytes, times=16777216):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=33ms memcpy=55 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=34ms memcpy=56 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=33ms memcpy=55 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=33ms memcpy=55 ms

benchmark(size=512 bytes, times=8388608):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=46ms memcpy=43 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=46ms memcpy=42 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=43ms memcpy=44 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=45ms memcpy=45 ms

benchmark(size=1024 bytes, times=4194304):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=35ms memcpy=34 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=41ms memcpy=34 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=37ms memcpy=35 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=41ms memcpy=35 ms

benchmark(size=4096 bytes, times=524288):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=16ms memcpy=15 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=16ms memcpy=15 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=17ms memcpy=16 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=17ms memcpy=16 ms

benchmark(size=8192 bytes, times=262144):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=15ms memcpy=16 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=17ms memcpy=15 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=16ms memcpy=16 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=16ms memcpy=15 ms

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benchmark(size=4194304 bytes, times=512):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=68ms memcpy=68 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=73ms memcpy=72 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=83ms memcpy=77 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=69ms memcpy=69 ms

benchmark(size=8388608 bytes, times=256):
result(dst aligned, src aligned): memcpy_fast=89ms memcpy=94 ms
result(dst aligned, src unalign): memcpy_fast=91ms memcpy=83 ms
result(dst unalign, src aligned): memcpy_fast=87ms memcpy=88 ms
result(dst unalign, src unalign): memcpy_fast=108ms memcpy=87 ms

benchmark random access:
memcpy_fast=197ms memcpy=172ms

2019는 설치를 하지 않아서 테스트를 하지 못했습니다.

지금 다시 보니 2022에서 SIMD가 사용 되면서 빨라진 것 같네요.
다만 제가 개인적으로 만들어서 테스트 한 결과는 크기가 커지면 커질수록 더 벌어지는 걸로
봐서는 SIMD외의 최적화가 추가 된 것으로 보이네요.

그래서 결론은 반복 복사가 필요한 경우 Loop Unrolling 같은 기법이 효과가 훨씬 크다가 되겠습니다.

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CPU의 발전과도 관련이 있을 수도 있겠네요. 내용 감사합니다.

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