; 单次操作处理一个双精度浮点数
movsd  xmm0, [a]      ; 加载64位浮点数到XMM寄存器
addsd  xmm0, [b]      ; 与内存值相加
movsd  [c], xmm0      ; 存回内存
; 吞吐量：1 FLOP/时钟周期（假设）

; 单次操作处理8个双精度浮点数（512位/64位=8）
vmovupd zmm0, [a]     ; 加载512位（8个double）到ZMM寄存器
vaddpd  zmm0, zmm0, [b]  ; 8个并行加法
vmovupd [c], zmm0     ; 存回8个结果
; 吞吐量：8 FLOP/时钟周期（理论）

; 条件向量操作，避免分支预测失败惩罚
vcmppd k1, zmm0, zmm1, 0  ; 比较8个元素，结果存入掩码k1
vaddpd zmm2 {k1}, zmm3, zmm4  ; 仅对k1为1的位置执行加法

; 单周期完成：c = a*b + c
vfmadd231pd zmm0, zmm1, zmm2  ; 8个FMA操作/周期

// 单元刚度矩阵计算（伪代码） for (int e = 0; e < num_elements; ++e) { // 1. 材料属性查询（分支：弹塑性判断） if (stress[e] > yield_stress) { // 塑性本构计算 } else { // 弹性本构计算 } // 2. 高斯积分点循环（可向量化部分） for (int gp = 0; gp < 8; ++gp) { // B矩阵 × D矩阵 × B^T（矩阵乘法，AVX-512友好） stiffness += B[gp].transpose() * D * B[gp] * detJ; } // 3. 组装到全局矩阵（稀疏scatter，AVX-512不友好） for (int i = 0; i < 24; ++i) { for (int j = 0; j < 24; ++j) { K[conn[e][i]][conn[e][j]] += local_stiffness[i][j]; } } }

// 通量计算（5点stencil） for (int k = 1; k < nz-1; ++k) { for (int j = 1; j < ny-1; ++j) { // 向量化内层循环（i方向连续内存） for (int i = 0; i < nx; i += 8) { __m512d u_left = _mm512_loadu_pd(&u[i-1][j][k]); __m512d u_center = _m512_loadu_pd(&u[i][j][k]); __m512d u_right = _mm512_loadu_pd(&u[i+1][j][k]); __m512d flux = _mm512_mul_pd( _mm512_sub_pd(u_right, u_left), _mm512_set1_pd(0.5) ); // ... } } }

// 面通量计算（间接寻址） for (int face = 0; face < n_faces; ++face) { int owner = owner[face]; // 随机访问 int neighbor = neighbor[face]; // 随机访问 // gather指令从非连续内存加载 __m512d phi_owner = _mm512_i32gather_pd(owner_indices, phi, 8); // ... 计算 ... // scatter指令写回 _mm512_i32scatter_pd(result, indices, values, 8); }

gcc -O3 -march=sapphire-rapids -ffast-math -fopenmp \ -fopt-info-vec-optimized # 输出向量化成功信息

icx -O3 -xCORE-AVX512 -qopt-zmm-usage=high \ -qopt-streaming-stores=always \ # 非临时存储，绕过缓存 -qopt-prefetch=4 \ # 激进预取 simulation.c

#include <immintrin.h> void spmv_avx512(const double* val, const int* col_idx, const int* row_ptr, const double* x, double* y, int n_rows) { for (int i = 0; i < n_rows; ++i) { __m512d sum = _mm512_setzero_pd(); int j = row_ptr[i]; int end = row_ptr[i+1]; // 对齐处理（前导标量元素） for (; j < end && ((uintptr_t)&val[j] % 64 != 0); ++j) { y[i] += val[j] * x[col_idx[j]]; } // AVX-512主循环（8个非零元/迭代） for (; j + 7 < end; j += 8) { __m512d v = _mm512_loadu_pd(&val[j]); // gather x[col_idx[j]]（关键：随机访存） __m512d xv = _mm512_i32gather_pd( _mm256_loadu_si256((__m256i*)&col_idx[j]), x, 8 ); sum = _mm512_fmadd_pd(v, xv, sum); } // 水平归约（8元素求和） y[i] += _mm512_reduce_add_pd(sum); // 尾部标量处理 for (; j < end; ++j) { y[i] += val[j] * x[col_idx[j]]; } } }

// 错误：未对齐访问导致跨缓存行惩罚 double data[100]; // 可能不对齐到64字节边界 __m512d v = _mm512_loadu_pd(&data[1]); // 非对齐加载，延迟高 // 正确：使用对齐分配 double* data = (double*)_aligned_malloc(800, 64); // 64字节对齐 __m512d v = _mm512_load_pd(data); // 对齐加载，单周期

; 错误：部分寄存器更新导致依赖链
vmovsd xmm0, [a]      ; 仅更新低64位，高448位保留
vaddpd xmm0, xmm0, [b] ; 需等待前指令完成（假依赖）

; 正确：使用零化（zeroing）避免依赖
vxorps xmm0, xmm0, xmm0  ; 零化整个寄存器
vmovsd xmm0, [a]         ; 无依赖

评估维度：
├─ 软件兼容性
│  ├─ 商用软件（ANSYS, Fluent, Nastran）
│  │   └─ 检查官方文档：是否针对AVX-512优化？
│  │       - ANSYS 2024R1: Mechanical部分支持，Fluent压力基不支持
│  │       - Nastran 2024: SOL 101/103部分向量化
│  └─ 自研代码
│      └─ 能否使用Intel编译器重新编译？是否有手写Intrinsic？
│
├─ 计算特征分析
│  ├─ 稠密线性代数占比 > 50% → AVX-512必需（3-4倍提升）
│  ├─ 稀疏矩阵/非结构网格 > 50% → AVX-512有益但非关键（1.2-1.5倍）
│  └─ 高度分支/随机访存 > 50% → 投资高主频CPU而非向量宽度
│
├─ 平台选择
│  ├─ Intel Sapphire Rapids+: AVX-512完整支持，AMX加成
│  ├─ Intel Raptor Lake: AVX-512支持但混合架构复杂
│  ├─ AMD Zen 4: AVX-512支持（双泵），性价比高
│  └─ AMD Zen 3及以前: 无AVX-512，AVX2上限
│
└─ 散热与功耗预算
    ├─ AVX-512负载功耗比AVX2高30-50%
    ├─ 确保散热系统支持300W+持续TDP
    └─ 数据中心需重新评估PUE（电源使用效率）