看标题大家可能觉得三个词汇风马牛不相及，第一个是解蛋白质分子动力学的软件，第二个是上三代宅男最爱雷神之锤，第三个则是一个存在于IntelSSE及AVX中的一个指令，他的作用是快速求平方根的倒数。

起因是这样子的。某天闲着没事，跑去benchmarksgame.alioth.debian.org上看到了万年被压在fortran身体下蹂躏的c++居然翻身了。最不可思议的是，在fortran长项上的多体运算nbody居然被c++拉了一大截性能下来（2倍,5千万步，fortran用时19秒，C++用时9.59秒）。本着fortran居然能被c++搞倒根本是不可能的事情的信念，我开始出发了。

好在他们提供了nbody的f90代码。装好ifort就开始优化，初一眼看过去就好多问题，“怪不得那么慢”，看来现在fortran培训太少了以至于部分不合格码农直接拿java代码改改就过来用了。内存不对齐，行列优先搞混，没有写成向量化，这类错误比比皆是。改了改，差不多跑快了10秒，感觉差不多了，把c++的代码拉下来一编译，瞬间崩溃，在本机上只跑了6秒！

接下去是苦逼的两天，我绞尽脑汁改代码，向量化，发现部分代码无法向量化，然后手工指定，变更慢了……终于，在现实面前，终于低下头，想想是不是c++里用了什么新技术导致比fortran快呢？或许人家也有新的算法呢？（可喜可贺）

跑去看c++的代码部分。就发现他将多体问题中常见的求出距离求倒数r^(-1)=(1/sqrt(x*x+y*y+z*z))的那一步用了很简明的方法写了一下

distance=_mm_cvtps_pd(_mm_rsqrt_ps(_mm_cvtpd_ps(dsquared)));

这里给不是很了解这段代码的人解释一下，dsquared是一个双精度浮点数，_mm_cvtpd_ps是把一个双精度浮点数变成了单精度浮点数。_mm_cvtps_pd是把一个单精度浮点数变成双精度浮点数。_mm_rsqrt_ps就难倒我了，不懂c++的人表示很不解：这是什么东西啊？拿去搜了一把发现这其实是调用SSE指令集vrsqrtps的一个函数，好高端！居然能在C++里直接实现SSE/AVX指令集的调用。再一搜索，差点笑喷出来，搞了半天敢情这个算法就是QuakeIII中开用的快速求平方根倒数的那个算法。也就是传说中的超快算法，利用泰勒展开来求解。所以在intel官网上，关于这一指令的介绍是这么写的“(V)RSQRT[P/S]SComputeapproximatereciprocalofsquarerootofpacked/scalarsingleprecision”

关于这个fastinversesquareroot的具体步骤可以看wiki：http://en.wikipedia.org/wiki/Fast_inverse_square_root

但很遗憾的是，这只是一种近似算法。在大多数情况下一次迭代能收敛到单精度准确值。但二次迭代就变慢了，所以很多人不使用二次迭代。雷神之锤里用的也是一次迭代，而对于一个3d游戏来说这个精度足够了。在浏览之余，我看到了某个小论坛上表明GROMACS其实也是使用这个算法的，于是就去搜了一下，在最新版本4.6.3中也发现了类似代码（以下只是专门为avx指令集编写的头文件中的一个，有兴趣的人可以自己在gromacs源代码目录中用grep-IRn_mm_rsqrt_ps*看一下）

include/gmx_math_x86_avx_128_fma_double.h:

/* 1.0/sqrt(x) */

static gmx_inline __m128d

gmx_mm_invsqrt_pd(__m128d x)

{

    const __m128d half  = _mm_set1_pd(0.5);

    const __m128d three = _mm_set1_pd(3.0);

    /* Lookup instruction only exists in single precision, convert back and forth... */

    __m128d lu = _mm_cvtps_pd(_mm_rsqrt_ps( _mm_cvtpd_ps(x)));

    lu = _mm_mul_pd(_mm_mul_pd(half, lu), _mm_nmacc_pd(_mm_mul_pd(lu, lu), x, three));

    return _mm_mul_pd(_mm_mul_pd(half, lu), _mm_nmacc_pd(_mm_mul_pd(lu, lu), x, three));

}

不同之处在于，这个算法是完整的fastinversesquareroot算法（做了一步迭代以保证收敛到单精度），而nbody中的那个fastinverseSquareroot算法则没有做这一步迭代。这里要提醒诸位注意。这一函数对于双精度程序也会降低精度到单精度。由于_mm_cvtpd_ps已经把一个双精度数值降低到单精度了，所以_mm_cvtps_pd拿到的是一个单精度值，而对于单精度数值变成双精度数值，计算机的做法就是剩余位数用随机数填充。所以无论是gromacs编译时如何指定单双精度。拿到距离矩阵已经是单精度了。

接下去做一个比较

双精度1/sqrt

~$./nbody2f50000000
初始能量-0.1690751638285244717874178377
终态能量-0.1690599067877010530658310472

单精度1/sqrt
~$./nbodyc50000000
初始能量-0.1690751638285244717874178377
终态能量-0.1690599067881611849983869433

加黑部分就是误差了。而且这个体系非常小，只有5体运动，而对于一般性蛋白质模拟，可能牵涉到几百万个原子，这个误差积累就相当大了

然后，这里测试了5亿个数，从0开始步长0.0001的1/sqrt测试（也就是0.0001,0.0002,0.0003.....到50000）。我发现在不迭代时，最大误差能达过8.5e-3。当计算3e-4的1/sqrt时，误差能达到8.5e-3，平均误差则在3.57e-7，IEEE允许的单精度误差是1.17e-7，而双精度允许误差则是2.22e-16。所以说不包含一次迭代的误差已经超过单精度允许误差了。

而包含一次迭代的算法，最大误差在2.7e-13，高于双精度允许误差但低于单精度允许误差，有问题的是2.1e-3的1/sqrt(2.1e-3)。平均误差8.67e-19。

从误差分布来，1/sqrt(x)的快速算法中，x与误差是成反比的，x越靠近0，误差越大，x越大误差则越小。

到这里。谜底揭晓了，alioth上那个速度超快的c++程序和gromacs都是通过降低精度来达到高速的，fortran的王者地位依然无法动摇（偷笑）。

Reference

http://software.intel.com/en-us/articles/introduction-to-intel-advanced-vector-extensions

ftp://ftp.gromacs.org/pub/manual/manual-4.5.6.pdf AppendixB.3，我猜没人会看到附录B.3的……

http://scicomp.stackexchange.com/questions/2168/what-is-the-computational-cost-of-sqrtx-in-standard-libraries