Работая в компании Gaijin несколько лет назад, мне довелось поучаствовать в портировании пары игр компании на консоль Nintendo Switch, тогда вовсю завоевывающую новые рынки. Для меня это стало первым крупным проектом на этой платформе. А с учетом, что ни команда, ни разработчик движка с платформой, системой сборки и вообще экосистемой Нинтендо знакомы не были, то все грабли приходилось искать и бережно на них наступать. Чтобы опробовать возможности новой платформы, параллельно с портированием игры, был написан внутренний middleware (связка dagor engine + nxsdk + jam) и код обрастал всевозможными тестами, build matrix, бенчмарками, прогоном стабильности и другими внутренними проверками. Надо отметить что на момент 2018 года, в самом switch sdk не было реализовано часть posix функций вроде poll и send/receive, и большая часть функций для работы с файлами, posix прослойку нужно было писать самим. Дошли тогда руки и до написания различных бенчмарков для функций стандартной библиотеки, и были замечены некоторые аномалии в поведении части тригонометрических функций в различных режимах сборки. Для справки, sdk использует урезанный вариант musl libc (https://www.musl-libc.org/), все статически линкуется в один большой бинарник clang'ом от Нинтендо 9 версии (2018 год), который потом запускается на консоли. Доступа к исходникам самой libc в исполнении Нинтендо у нас не было, но всегда можно посмотреть дизасм и боле менее представить что происходит.
Свои действия опишу в настоящем времени, просто помните что на дворе был 2018. Код бенчмарка абсолютно детский, гоняем синус (в сдк вся тригонометрия лежала в tr1) по кругу на консоли
static void nxsdk_sin(benchmark::State& state) {
// Code inside this loop is measured repeatedly
float i = 0;
for( auto _ : state) {
float p = tr1::sin(p);
i += 0.1f;
benchmark::DoNotOptimize(p);
}
}
BENCHMARK(nxsdk_sin);Получаем такие результаты (меньшее время - лучше)
-----------(меньше лучше)-----------------------------
Benchmark Time CPU Iterations
------------------------------------------------------
nxsdk_sin 8.68 ns 8.58 ns 74666667 <<< https://git.musl-libc.org/cgit/musl/tree/src/math/sin.c
nxsdk_sin_vec 8.35 ns 8.30 ns 75825003 <<< sin(vec4f)
dagor_sin 5.48 ns 5.47 ns 102504001
glibc_sin 8.28 ns 8.08 ns 77623654 <<< https://github.com/lattera/glibc/blob/master/sysdeps/ieee754/dbl-64/s_sin.c
Пока все ожидаемо, формулы для вычисления sin в musl примерно те же, что и в glibc, и времена показывают примерно одинаковые. Но если мы включим -03 + -math:precise, синус от Нинтендо стал почти на треть быстрее, тут либо компилятор слишком умный, либо бенчмарк врет и луна не в той фазе, либо что-то еще. Собственно, когда мой коллега показал мне эти результаты, я ему так и ответил - мол, у тебя бенч сломался, иди перепроверь, и забыл про этот момент. На следующий день мы смотрели этот тест уже вместе, потому что перфу взяться там действительно неоткуда (ну это я сначала так думал). Ожидаемо видно небольшое снижение времени glibc_sin за счет агрессивных оптимизаций clang'a.
-----------(меньше лучше)-----------------------------
Benchmark Time CPU Iterations
------------------------------------------------------
nxsdk_sin 6.03 ns 6.00 ns 87625024
nxsdk_sin_vec 5.82 ns 5.78 ns 90022043
dagor_sin 5.38 ns 5.27 ns 104602002
glibc_sin 8.08 ns 8.05 ns 78214356Еще более "другой" результат, получился когда тест был запущен с флагами -O3 + -math:fast, тут я действительно удивился потому, что быстрее dagor_sin на тот момент не было при сопоставимой точности, а результаты тестов на правильность все синусы проходили одинаково хорошо, величина расхождения между реализациями с std::sin не превышала 1e-6
-----------(меньше лучше)-----------------------------
Benchmark Time CPU Iterations
------------------------------------------------------
nxsdk_sin 4.03 ns 3.99 ns 132307692
nxsdk_sin_vec 4.09 ns 4.08 ns 131403251
dagor_sin 5.13 ns 5.10 ns 110400021
glibc_sin 7.43 ns 7.16 ns 79544722И вот тут пришлось лезть в дизасм, чтобы понять чего такого гении из Нинтендо придумали чтобы добиться таких впечатляющих цифр в бенчмарке.
Начнем с режима -01 (speed), я выложу только важные участки, чтобы было понимание что происходит, и постараюсь не выкладывать весь дизасм, мало ли там какое IP есть. Функция sin из поставки nx sdk, является алиасом для __sin_nx_502, (2018 год, актуальный sdk 4.0 и 5.0) видимо имя функции генерится на основе этих данных
__sin_nx_502
__sin_nx_502(double):
sub sp, sp, #32
stp x29, x30, [sp, #16]
add x29, sp, #16
fmov x8, d0
mov w9, #8699
ubfx x8, x8, #32, #31
movk w9, #16361, lsl #16
cmp w8, w9
b.hi .ERIT1_3 // .ERITX_X -> .BBX_X arm
lsr w9, w8, #20
cmp w9, #996
b.hi .ERIT1_5
mov x9, #4066750463515557888
mov x10, #5147614374084476928
fmov d1, x9
fmov d2, x10
fmul d1, d0, d1
fadd d2, d0, d2
cmp w8, #256, lsl #12
fcsel d1, d1, d2, lo
str d1, [sp]
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_3:
lsr w8, w8, #20
cmp w8, #2047
b.lo .ERIT1_6
fsub d0, d0, d0
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_5:
adrp x8, .ERIT1_0
... неинтересный код
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_6:
mov x0, sp
bl __rem_pio2_nx_502(double, double*) // вызов __rem_pio2
and w8, w0, #0x3
... неинтересный код
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_10:
ldp d1, d0, [sp]
...
fadd d2, d2, d3
fmov d5, #0.50000000
ldr d3, [x8, :lo12:.ERIT1_5]
...
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_11:
ldp d0, d1, [sp]
bl __cos_nx_502(double, double) // вызов __сos
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
.ERIT1_12:
ldp d0, d1, [sp]
bl __cos_nx_502(double, double) // вызов __сos
fneg d0, d0
ldp x29, x30, [sp, #16]
add sp, sp, #32
ret
быстро пробежимся по структуре кода, и онa почти полностью повторяет стандартную функцию из musl - видно сигнатуру вызова __rem_pio2/__cos
double sin(double x) {
double y[2];
uint32_t ix;
unsigned n;
/* High word of x. */
GET_HIGH_WORD(ix, x);
ix &= 0x7fffffff;
/* |x| ~< pi/4 */
if (ix <= 0x3fe921fb) {
if (ix < 0x3e500000) { /* |x| < 2**-26 */
/* raise inexact if x != 0 and underflow if subnormal*/
FORCE_EVAL(ix < 0x00100000 ? x/0x1p120f : x+0x1p120f);
return x;
}
return __sin(x, 0.0, 0);
}
/* sin(Inf or NaN) is NaN */
if (ix >= 0x7ff00000)
return x - x;
/* argument reduction needed */
n = __rem_pio2(x, y);
switch (n&3) {
case 0: return __sin(y[0], y[1], 1);
case 1: return __cos(y[0], y[1]);
case 2: return -__sin(y[0], y[1], 1);
default:
return -__cos(y[0], y[1]);
}
}Но каким бы ни был умным компилятор, он не даст нам здесь больше 10-15% прироста, какие режимы не включай. Копаем глубже, включаем -03 + -math:precise и смотрим что нагенерило в этот раз. На этот раз, получили алиас на другую функцию, которая называется __sin_dorf_nx_502, код очень линейный, мало ифоф, сложения и умножения
__sin_dorf_nx_502
__sin_dorf_nx_502(float):
push {r4, r5, r6, r7, r8, r9, r10, r11, lr}
add r11, sp, #28
sub sp, sp, #4
ldr r1, .EVRT0_0
mov r4, r0
bl __aeabi_fmul
and r1, r4, #-2147483648
orr r1, r1, #1056964608
bl __aeabi_fadd
bl __aeabi_f2uiz
mov r9, r0
bl __aeabi_ui2f
ldr r8, .EVRT0_1
mov r5, r0
mov r1, r5
ldr r0, [r8, #24]
bl __aeabi_fmul
mov r1, r0
mov r0, r4
bl __aeabi_fsub
mov r4, r0
ldr r0, [r8, #28]
mov r1, r5
bl __aeabi_fmul
mov r1, r0
mov r0, r4
bl __aeabi_fsub
mov r1, r0
mov r7, r0
bl __aeabi_fmul
mov r5, r0
mov r0, r7
mov r1, r5
bl __aeabi_fmul
mov r6, r0
ldr r0, [r8, #8]
ldm r8, {r4, r10}
mov r1, r5
str r0, [sp]
ldr r0, [r8, #12]
bl __aeabi_fmul
ldr r1, [r8, #16]
bl __aeabi_fadd
mov r1, r0
mov r0, r5
bl __aeabi_fmul
ldr r1, [r8, #20]
bl __aeabi_fadd
mov r1, r0
mov r0, r6
bl __aeabi_fmul
mov r1, r0
mov r0, r7
bl __aeabi_fadd
mov r7, r0
mov r0, r4
mov r1, r5
bl __aeabi_fmul
mov r1, r0
mov r0, r10
bl __aeabi_fadd
mov r1, r0
mov r0, r5
bl __aeabi_fmul
mov r1, r0
ldr r0, [sp]
bl __aeabi_fadd
mov r1, r0
mov r0, r5
bl __aeabi_fmul
mov r1, #1065353216
bl __aeabi_fadd
tst r9, #1
moveq r0, r7
tst r9, #2
eorne r0, r0, #-2147483648
sub sp, r11, #28
pop {r4, r5, r6, r7, r8, r9, r10, r11, lr}
bx lr
.EVRT0_0:
.long 1059256694 @ 0x3f22f976
.EVRT0_1:
.long .KI_MergedGlobals
...
.KI_MergedGlobals: // вот тут блок параметров для полинома, он располагался гдето в секции данных
.long 3132246419 @ float -0.001360224
.long 1026203702 @ float 0.04165669
.long 3204448223 @ float -0.4999990
.long 3108801646 @ float -1.950727E-4
.long 1007190850 @ float 0.008332075
.long 3190467233 @ float -0.1666665
.long 1070141402 @ float 1.570796 /// вот это Pi/2
.long 866263401 @ float 7.549790E-8
Очень похоже на аппроксимацию синуса каким-то полиномом, если попробовать восстановить в псевдо коде примерную логику работы, то будет похоже на код ниже. И это уже похоже на то, что показывает бенчмарк.
float __sin_dorf_nx_502(float x) {
const float EVRT0_0 = 0.636618972f;
const float EVRT0_1 = 1.0f;
const float KI_MergedGlobals[8] = {
-0.001360224f,
0.04165669f,
-0.4999990f,
-1.950727E-4f,
0.008332075f,
-0.1666665f,
1.570796f, // PI / 2
7.549790E-8f
};
float result;
float temp = EVRT0_0 * x;
temp = temp + 1056964608.0f;
int intTemp = (int)temp;
float floatTemp = (float)intTemp;
float r5 = floatTemp;
floatTemp = r5 * KI_MergedGlobals[0];
float r4 = x - floatTemp;
floatTemp = r5 * KI_MergedGlobals[1];
r4 = r4 - floatTemp;
float r7 = r4 * r4;
floatTemp = r7 * KI_MergedGlobals[2];
floatTemp = floatTemp + KI_MergedGlobals[3];
floatTemp = floatTemp * r7;
floatTemp = floatTemp + KI_MergedGlobals[4];
floatTemp = floatTemp * r7;
floatTemp = floatTemp + KI_MergedGlobals[5];
floatTemp = floatTemp * r7;
floatTemp = floatTemp + EVRT0_1;
if (intTemp & 1) {
floatTemp = floatTemp * r4;
} else {
floatTemp = -floatTemp * r4;
}
result = floatTemp;
return result;
}
Думаю вы уже представляете, что будет когда соберем сэмпл с -03 + -math:fast? Правильно, алиас еще на одну функцию. Финальный вариант, который используется в релизной сборке, с которым игры отправлялись на сертификацию
__sin_corf_nx_502
__sin_corf_nx_502(float):
push {r4, r5, r6, r7, r8, r9, r10, r11, lr}
add r11, sp, #28
sub sp, sp, #4
bl __aeabi_f2d
ldr r2, .DUIE0_0
ldr r3, .DUIE0_1
mov r5, r0
mov r6, r1
bl __aeabi_dmul
bl __aeabi_d2iz
mov r10, r0
bl __aeabi_i2d
ldr r3, .DUIE0_2
mov r2, #1610612736
bl __aeabi_dmul
mov r2, r0
mov r3, r1
mov r0, r5
mov r1, r6
bl __aeabi_dadd
bl __aeabi_d2f
ldr r1, .DUIE0_3
mov r7, r0
and r0, r10, #255
ldr r8, [r1]
ldr r0, [r8, r0, lsl #2]
bl __aeabi_f2d
mov r3, #266338304
mov r2, #0
str r0, [sp]
mov r9, r1
orr r3, r3, #-1342177280
bl __aeabi_dmul
mov r5, r0
mov r0, r7
mov r6, r1
bl __aeabi_f2d
mov r7, r0
mov r4, r1
mov r0, r5
mov r1, r6
mov r2, r7
mov r3, r4
bl __aeabi_dmul
mov r5, r0
add r0, r10, #64
mov r6, r1
and r0, r0, #255
ldr r0, [r8, r0, lsl #2]
bl __aeabi_f2d
mov r2, r5
mov r3, r6
bl __aeabi_dadd
mov r2, r7
mov r3, r4
bl __aeabi_dmul
ldr r2, [sp]
mov r3, r9
bl __aeabi_dadd
bl __aeabi_d2f
sub sp, r11, #28
pop {r4, r5, r6, r7, r8, r9, r10, r11, lr}
bx lr
.DUIE0_0:
.long 1682373044 @ 0x6446f9b4
.DUIE0_1:
.long 1078222640 @ 0x40445f30
.DUIE0_2:
.long 3214483963 @ 0xbf9921fb
.DUIE0_3:
.long __sin_corf_duie_nx_502
Псевдокодом для этой ассемблерной части будет такой, и судя по логике работы это вычисление синуса с помощью таблицы. Быстрее всех, точность не сильно страдает.
float __sin_corf_nx_502(float x) {
const double DUIE0_0 = 1.4636916370976118;
const double DUIE0_1 = 3.141592653589793; // PI
const double DUIE0_2 = -0.0009424784718423055;
const float* DUIE0_3 = __sin_corf_duie_nx_502;
double temp = x * DUIE0_0;
temp = temp + DUIE0_1;
int intTemp = static_cast<int>(temp);
float floatTemp = static_cast<float>(intTemp);
float r5 = floatTemp;
floatTemp = r5 * DUIE0_2;
float r4 = x - floatTemp;
double r7 = r4 * r4;
floatTemp = static_cast<float>(r7);
int index = intTemp & 255;
float floatTemp2 = *(DUIE0_3 + index);
double r2 = floatTemp2;
double r3 = static_cast<double>(intTemp >> 8);
double r0 = static_cast<double>(r5);
double r1 = static_cast<double>(r4);
r0 = r0 + r1;
r0 = r0 * r2;
r0 = r0 + r3;
float result = static_cast<float>(r0);
return result;
}Если еще покопаться в интернетах на тему быстрого синуса, то можно найти например еще такую аппроксимацию https://en.wikipedia.org/wiki/Bhaskara_I's_sine_approximation_formula ошибка вычислений по этой формуле находится в пределах 0.001, что зачастую хватает для большинства задач.
Или обратить внимание на статью Ларса Ниланда (Lars Nyland, nVidia), одного из авторов CUDA.
Для синусов в движке Dagor используется своя реализация, она одинаково хорошо и быстро ведет себя на всех платформах, найти его можно тут. Не сочтите за рекламу, я давно уже не работаю в компании, может кому пригодится. Самых добрых приветов моим бывшим коллегам.
Выводы
Никакой практической пользы мы с этого не получили, но было интересно разобраться в особенностях работы сдк. Честь и хвала японским инженерам, подарившим миру эту замечательную консоль. У меня только один вопрос, нафига три?
UPD: в личку написал товарищ, что так Нинтендо отслеживала использование старых и паленых сдк, без активного ключа разработчика всегда вызывалась первая реализация, таким образом билд, который пытался пройти сертификацию помогал находить украденные аккаунты и ключи. Проверить эти данные я не могу, остается только поверить :)
Автор: Sergei Kushnirenko
