C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

作者： zyl910

一、引言
二、办法说明
- 2.1 基本办法
- 2.2 Release程序如何设置断点
- 2.3 如何避免“分层编译”的误导
- 2.4 实际演练（汇编调试）
  - 2.4.1 进入断点
  - 2.4.2 单步调试
  - 2.4.3 观察主循环的汇编代码
三、结语
参考文献

一、引言

前面的几篇文章里，介绍了 C# 编写向量算法的各种办法。
虽然也做了一些基准测试，初步验证了向量算法的效率高。但是由于 CPU睿频、其他进程抢占CPU资源等原因，基准测试的结果不太稳定，有时难以评价哪种向量算法的效率更高。
这时便需要检查一下程序运行时的汇编代码，从而能进行更精准的分析。

例如汇编代码里的这些情况, 会影响程序的性能:

以函数调用的方式来使用内在函数。内在函数的运行时间，一般仅是个位数的时钟周期；而函数调用因存在参数压栈、在栈中保存寄存器等操作，会花费数十个时钟周期或更长的时间。而以Release方式运行程序时，正常情况下会以内联（inline）的方式使用内在函数，即直接使用CPU指令，而不是函数调用。
对于变量访问存在多余的读写内存操作，未充分利用寄存器（Register）。当以内联的方式使用内在函数时，是使用CPU内部的寄存器来传递参数的。寄存器与CPU同频工作，速度比内存快好几个数量级。正常情况下，仅当寄存器数量不够用时，才需要使用栈内存来暂存中间变量，这会拖慢速度。有时向量版代码编写的不够好，就容易遇到“超过了寄存器数量”问题。检查汇编代码，可以发现这种问题。
存在多余的越界检查等安全检查。
……

C# 程序编译时，只是编译为IL（Intermediate Language，中间语言）的代码。
随后在真机上运行时，通过JIT（just in time，即时编译）技术，将IL再编译为本机代码（Native Code），从而使程序运行。
使用 ildasm、ILSpy 等工具进行反编译时，只能看到IL代码，而不是运行时的本机汇编代码。
若想查看运行时的本机汇编代码，得用其他办法。

二、办法说明

2.1 基本办法

若想查看运行时汇编代码，最简单的办法是使用Visual Studio的“Disassembly”功能。
具体办法是：在Visual Studio里打开程序的解决方案，并设置断点。按“F5”运行程序直至遇到断点，然后点击菜单栏里的“DEBUG”（调试）->“Windows”（窗口）->“Disassembly”（反汇编）。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

在“Disassembly”菜单项的旁边，还有一个“Registers”（寄存器）菜单项，可以用来查看CPU的各个寄存器。这对调试汇编代码很有用。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

对于 C# 程序，目前Visual Studio还不支持“查看AVX寄存器信息”，会发现它的数据为灰色字体。仅在运行 C/C++ 程序时，可以用该窗口查看AVX的寄存器。
C# 仅是看不了AVX寄存器而已，“Registers”窗口仍然能查看 SSE寄存器、通用寄存器等内容。

2.2 Release程序如何设置断点

在Visual Studio里，可通过“在某行代码的左侧点击鼠标左键”的办法，设置断点。
在Debug模式下运行时，该办法一般是有效的。而在Release模式下运行时，大多数时候会发现断点没生效。
这可能是因为Release模式下进行了很多编译优化，导致断点失效了。
初步发现仅Visual Studio 2022在调试 .NET 7.0程序时，断点在Release模式运行时有效。而低版本的，一般没成功。
所以对于Release模式下运行的程序，我们需要用另一种办法来设置断点。

办法就是使用 Debugger.Break 来主动触发断点. 它的名称空间是 System.Diagnostics.

using System.Diagnostics;

Debugger.Break();
// ...

2.3 如何避免“分层编译”的误导

设置好断点后，按“F5”运行Release模式的程序。随后会发现一个情况——怎么内在函数全部是函数调用方式运行的？这种方式的效率很低啊。
别慌，这是 .NET的“分层编译”技术所导致的。
为了提高程序的启动速度，.NET推出了“分层编译”技术。即在程序启动时，几乎不进行编译优化，而是以最简单、最快的办法进行即时编译（JIT），使程序能在很短的时间内启动。随后JIT会监控程序的热点代码, 对热点代码进行慢速的、复杂的二次编译，此时才会使用多种编译优化手段。例如改为内联使用内在函数，而不是函数调用。
为了查看编译优化后的汇编代码，需要在热点代码运行后才触发断点。
此时有一个技巧——先按原来的办法对函数进行基准测试，随后在基准测试代码的后面，插入“Debugger.Break”，并再调用一次测试函数。
因为在对函数进行基准测试时，会使该函数变为热点代码，触发编译优化。基准测试完毕遇到“Debugger.Break”时会暂停执行，便能打开“Disassembly”窗口。然后单步运行，从而查看汇编代码。
为了不影响程序发布, 可以建立useBreakPoint变量。随后根据该变量写分支语句，写好断点时相关代码。
修改后的代码如下。

bool useBreakPoint = true;

// SumVectorAvxRef.
tickBegin = Environment.TickCount;
rt = SumVectorAvxRef(src, count, loops);
msUsed = Environment.TickCount - tickBegin;
mFlops = countMFlops * 1000 / msUsed;
scale = mFlops / mFlopsBase;
tw.WriteLine(indent + string.Format("SumVectorAvxRef:\t{0}\t# msUsed={1}, MFLOPS/s={2}, scale={3}", rt, msUsed, mFlops, scale));
if (useBreakPoint) {
    Debugger.Break();
    rt = SumVectorAvxRef(src, count, 1);
}

2.4 实际演练（汇编调试）

2.4.1 进入断点

按照上面办法修改好程序，并将程序切换为Release方式，然后按“F5”（或工具栏的运行按钮）运行程序。
程序运行一段时间后，断点触发了，Visual Studio的C#源码窗口，会停在“Debugger.Break”的下一行 C# 代码上。如下图。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

此时点击点击菜单栏里的“DEBUG”（调试）->“Windows”（窗口）->“Disassembly”（反汇编）。
随即便打开了“Disassembly”窗口，能查看本机的汇编代码。例如这台电脑是X86架构，于是汇编代码是X86的。如下图。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

“Disassembly”窗口里不仅展示了汇编代码，且还将对应的 C# 代码也一起展示。注意有些时候因为编译优化等原因，对应的 C# 代码没能一起展示。此次阅读汇编代码会稍微吃力一些，需人工翻阅 C# 代码, 思考对照关系.
格式说明——

C# 代码。格式为前导空格 + C#行号 + 冒号（:） + 多个空格 + C#代码.
汇编代码。格式为十六进制地址 + 多个空格 + 汇编指令.

   173:                         rt = SumVectorAvxRef(src, count, 1);
00007FF95A68985B  mov         rcx,rdi  
00007FF95A68985E  mov         edx,1000h  
00007FF95A689863  mov         r8d,1  
00007FF95A689869  call        Method stub for: BenchmarkVector.BenchmarkVectorDemo.SumVectorAvxRef(Single[], Int32, Int32) (07FF95A680FB0h)

这里的3个“mov”指令，是使用寄存器传递参数。最后用“call”指令，调用测试函数（SumVectorAvxRef）.
可参考C#代码中函数的参数列表, 弄清楚这3个“mov”指令所对应的参数。

mov rcx,rdi。它对应函数的 float[] src 参数。即 float[] src = new float[count];。
mov edx,1000h。它对应函数的 int count 参数。即 const int count = 1024*4;。1024*4 的结果是 4096, 用十六进制表示就是 1000h .
mov r8d,1。它对应函数的 int loops 参数。即 1。

2.4.2 单步调试

“Disassembly”窗口也支持“F11”单步调试等快捷键。注意此时不再以 “一条C#语句” 为单位, 而是以“一条汇编指令” 为单位。

按3次“F11”，跳过了3个“mov”指令，当前语句是“call”指令。此时再按一次“F11”，便能进入该函数。如下图。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

上面的截图里，展示了“Disassembly”窗口的快捷菜单，其中有如下的查看选项。

Show Address：显示汇编代码的地址。
Show Source Code：显示 C# 源码。
Show Code Bytes：显示代码的字节。即显示机器码。
Show Symbol Names：显示符号名。
Show Line Numbers：显示 C# 源码的行号。
Show Toolbar：显示工具栏。即此窗口顶部的“Viewing Options”工具栏。

上述截图里，还展示了“cntBlock”字段是如何计算的，结果会保存到“eax”寄存器。汇编代码摘录如下。

   734:             int cntBlock = count / nBlockWidth; // Block count.
00007FF95A68CBDC  mov         eax,edx  ; eax = edx; 注意edx是函数的输入参数 `int count`。
00007FF95A68CBDE  sar         eax,1Fh  ; eax >>= 1Fh; “1Fh”是十进制的“31”，这个带符号移位是为了获得edx的符号. 0或正数会得到“0”，负数会得到“-1”（FFFFFFFFh）.
00007FF95A68CBE1  and         eax,7    ; eax &= 7
00007FF95A68CBE4  add         eax,edx  ; eax += edx
00007FF95A68CBE6  sar         eax,3    ; eax >>= 3; 因为此时 nBlockWidth 为8，可优化为右移3位.

为了便于读者阅读，我在上述汇编代码的后面加了注释，用 ;（分号）隔开。
这一段代码使用了一种常见的编译优化手段——“将除法优化为移位”。且由于是带符号数，有可能为负数，于是在右移前对数据进行了一些转换。

上述截图里，还展示了“vrt”字段是如何清零的，它使用了“ymm1”寄存器。汇编代码摘录如下。

   736:             Vector256<float> vrt = Vector256<float>.Zero; // Vector result.
00007FF95A68CBFE  vxorps      ymm1,ymm1,ymm1  ; ymm1 = ymm1^ymm1 = 0; 将同一个数进行“xor”运算, 结果为0, 这便完成了“赋值为0”的工作.

2.4.3 观察主循环的汇编代码

由于程序已经运行到该函数内，于是可以不用进行单步调试了。可直接拖动滚动条，查看主循环的汇编代码。如下图。
C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（5）：如何查看Release程序运行时汇编代码

由于有 C# 语句做对照，所以能很快定位关键代码。例如下面这几条汇编语句，是计算“p0”的初始值（数组中首个元素的引用）

00007FF95A68CC18  add         rcx,10h  ; rcx += 10h
   740:                 ref Vector256<float> p0 = ref Unsafe.As<float, Vector256<float>> (ref src[0]); // Pointer for src data.
00007FF95A68CC1C  mov         r10,rcx  ; r10 = rcx

注意rcx是函数的输入参数 float[] src。加上 10h 后，使rcx改为指向“数组中首个元素的地址”。10h与 .NET内部的数组内存布局有关, 不同的处理器架构, 该值不同。
虽然 Unsafe.As 写起来比较冗长, 但这些冗长内容，只是为了满足 C# 的语法检查，它的本质是“赋值”。于是并不需要调用Unsafe.As 等函数, 仅用1条“mov”指令就行。

接下来可以观察向量处理的关键循环（Vector processs）。汇编代码摘录如下。

   741:                 // Vector processs.
   742:                 for (i = 0; i < cntBlock; ++i) {
00007FF95A68CC1F  xor         r11d,r11d  ; r11d = r11d^r11d = 0; 这是for的“i = 0”部分.
   742:                 for (i = 0; i < cntBlock; ++i) {
00007FF95A68CC22  test        eax,eax  ; 检查eax（cntBlock）是否小于等于（le）零。若为真，会用下一条语句跳转到“00007FF95A68CC37h”，即循环外.
00007FF95A68CC24  jle         BenchmarkVector.BenchmarkVectorDemo.SumVectorAvxRef(Single[], Int32, Int32)+067h (07FF95A68CC37h)   ; 若为假, 则往下执行.
   743:                     vrt = Avx.Add(vrt, p0);    // Add. vrt += vsrc[i];
00007FF95A68CC26  vaddps      ymm1,ymm1,ymmword ptr [r10]  ; ymm1 = ymm1 + [r10]; 该指令的最后一个参数可以是内存地址，便从 r10（p0）加载了数据。注意ymm1是累加结果变量“vrt”.
00007FF95A68CC2B  add         r10,20h  ; r10 + 20h; 对应 `p0 = ref Unsafe.Add(ref p0, 1);`. 使r10寄存器指向下一笔数据. 向量类型的长度是256位，为32字节，既十六进制的“20h”.
   742:                 for (i = 0; i < cntBlock; ++i) {
00007FF95A68CC2F  inc         r11d  ; ++r11d; 这是for的“++i”部分.
00007FF95A68CC32  cmp         r11d,eax  ; 这是for的“i < cntBlock”部分. 若为真，会用下一条语句跳转到“07FF95A68CC26h”，即循环内的第一条语句.
00007FF95A68CC35  jl          BenchmarkVector.BenchmarkVectorDemo.SumVectorAvxRef(Single[], Int32, Int32)+056h (07FF95A68CC26h)  ; 若为假, 则往下执行, 离开循环.
   748:                 for (i = 0; i < cntRem; ++i) {
00007FF95A68CC37  xor         r11d,r11d

可以看出，上面的汇编代码的质量很高——

不仅对内在函数做了内联优化, 且将引用的相关操作（Unsafe.As 、Unsafe.Add）也做了内联, 转成了高效率的地址计算指令。
充分利用了寄存器，避免了慢速的栈内存。

三、结语

还可以对照一下SumVectorAvxPtr运行时的汇编代码, 会发现它与SumVectorAvxRef的几乎是一样的。这就是“引用版函数与指针版函数的性能几乎一致”的原因，现在有汇编代码为证。
这也是第2篇文章发现“C# 向量算法与C++版向量算法的性能几乎一致”的原因。因为它们都已经被编译为高效率的汇编代码。

除了“Disassembly”窗口外，还可以使用 WinDbg、BenchmarkDotNet、CoreCLR命令行等办法来查看汇编代码。有兴趣的读者，可以查看 Nemanja Mijailovic 的文章.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-657982.html

参考文献

Microsoft《Debugger.Break 方法》. https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.diagnostics.debugger.break?view=net-7.0
Leon_Chaunce《.NET Core 2.1中的分层编译（预览）》. https://www.cnblogs.com/xiaoliangge/p/9441988.html
Nemanja Mijailovic《Exploring .NET Core platform intrinsics: Part 3 - Viewing the code generated by the JIT》. https://mijailovic.net/2018/07/05/generated-code/
zyl910《 C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（1）：使用Vector4、Vector<T>》. https://www.cnblogs.com/zyl910/p/dotnet_simd_BenchmarkVector1.html
zyl910《 C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（2）： C# 通过Intrinsic直接使用AVX指令集操作 Vector256<T>，及C++程序对比》. https://www.cnblogs.com/zyl910/p/dotnet_simd_BenchmarkVector2.html
zyl910《 C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（3）：循环展开》. https://www.cnblogs.com/zyl910/p/dotnet_simd_BenchmarkVector3.html
zyl910《 C# 使用SIMD向量类型加速浮点数组求和运算（4）：用引用代替指针, 摆脱unsafe关键字，兼谈Unsafe类的使用》. https://www.cnblogs.com/zyl910/p/dotnet_simd_BenchmarkVector4.html