基于SIMD的三角函数高性能实现与优化

作为基本的数学运算,三角函数的高性能实现对构建处理器的基础软件生态具有重要意义,特别是当前处理器都采用了SIMD架构,基于SIMD实现高性能三角函数具有重要的研究意义和应用价值。对此,文中采用数值分析的方法,对5个常用的三角函数sin,cos,tan,atan,atan2进行了高性能的实现与优化。首先通过分析浮点数IEEE754标准,设计了高效的三角函数算法;然后通过多项式逼近算法中的泰勒公式、帕德近似及雷米兹算法提升了算法精度;最后利用指令流水线与SIMD优化进一步提升了算法性能。实验结果表明,在满足精度的前提下,所实现的三角函数,相较于libm算法库和ARM;算法库,在ARM V8计算平台上都获得了较大的性能提升,其中相比libm算法库有1.77~6.26倍的时间性能提升,相比ARM;算法库有1.34~1.5倍的时间性能提升。