# Streaming SIMD Extensions

Streaming SIMD Extensions, généralement abrégé SSE, est un jeu d'instructions pour microprocesseurs x86 implémenté pour la première fois par Intel en 1999, sur le Pentium III, en réponse au 3DNow! d'AMD apparu 1 an plus tôt. Le fonctionnement est de type SIMD et ajoute 70 instructions-machine supplémentaires.
Il a été d'abord dévoilé sous le nom KNI signifiant « Katmai New Instructions » (Nouvelles instructions Katmai en anglais, Katmai étant le nom de code pour la première version du cœur du Pentium III). Pendant le projet Katmai, Intel désirait le distinguer de ses précédentes lignes de produit et particulièrement de son produit phare, le Pentium II. AMD ajouta le support d'instructions SSE avec ses processeurs Athlon XP. Il fut ultérieurement renommé ISSE, ce qui signifie « Intel Streaming SIMD Extensions » (Extensions pour flux SIMD d'Intel en anglais), puis SSE.
Les SIMD et MMX IA-32 se sont globalement révélés décevants. Le MMX avait deux problèmes principaux : il réutilisait des registres à virgule flottante x87 existants, rendant le processeur incapable de fonctionner simultanément en virgule flottante et en donnée SIMD et ne fonctionnait que sur les entiers.

## Registres

Le SSE a originellement ajouté huit nouveaux registres 128 bits nommés XMM0 à XMM7. Les extensions x64 d'Intel et AMD ajoutent huit nouveaux registres de XMM8 à XMM15. Il y a également un nouveau registre 32 bits de contrôle/statut nommé MXCSR.
Chaque registre compacte ensemble quatre nombres flottants simple précision 32 bits. Les opérations SIMD entières peuvent toujours être effectuées par les huit registres 64 bits MMX.

## Instructions SSE

Le SSE a à la fois introduit des instructions scalaires et de virgule flottante compactée.

### Instructions à virgule flottante

* Déplacement de donnée de mémoire à registre / Registre à mémoire / Registre à registre.
** Scalaire - MOVSS
** Compacté - MOVAPS, MOVUPS, MOVLPS, MOVHPS, MOVLHPS, MOVHLPS
* Arithmétique
** Scalaire - ADDSS, SUBSS, MULSS, DIVSS, RCPSS, SQRTSS, MAXSS, MINSS, RSQRTSS
** Compacté - ADDPS, SUBPS, MULPS, DIVPS, RCPPS, SQRTPS, MAXPS, MINPS, RSQRTPS
* Comparaison
** Scalaire - CMPSS, COMISS, UCOMISS
** Compacté - CMPPS
* Mélange de données et dépaquetage.
** Compacté - SHUFPS, UNPCKHPS, UNPCKLPS
* Conversion de type de donnée
** Scalaire - CVTSI2SS, CVTSS2SI, CVTTSS2SI
** Compacté - CVTPI2PS, CVTPS2PI, CVTTPS2PI
* Opération logiques bit à bit
** Compacté - ANDPS, ORPS, XORPS, ANDNPS

### Instructions entières

* Arithmétiques
** PMULHUW, PSADBW, PAVGB, PAVGW, PMAXUB, PMINUB, PMAXSW, PMINSW
* Mouvement de données
** PEXTRW, PINSRW
* Autres
** PMOVMSKB, PSHUFW

### Autres instructions

* Gestion du registre MXCSR
** LDMXCSR, STMXCSR
* Gestion de la mémoire et du cache
** MOVNTQ, MOVNTPS, MASKMOVQ, PREFETCH0, PREFETCH1, PREFETCH2, PREFETCHNTA, SFENCE

## Exemple

Le simple exemple suivant montre les avantages de l'utilisation du SSE.
Les instructions SSE1 fonctionnent avec des nombres flottants simple précision, c'est-à-dire stockés sur 4 octets. Une variable de vecteur 4 dimensions adaptée aux registres est donc constituée de 16 octets. Si les données sont alignées sur 128 bits, on peut les lire avec l'instruction movaps, sinon si on ne peut pas le garantir, on doit utiliser movups. Sinon, on obtient une erreur à l'exécution.
Pour l'opération d'addition vectorielle le x87 requiert quatre instructions d'addition flottantes pour additionner entre eux deux vecteurs de dimension 4 à simple précision.
Cela correspond à quatre instructions FADD du x87 en code objet. Alors que le pseudo-code suivant montre qu'une seule instruction 128 bit ‘packed-add’ (addition compacte) peut remplacer les quatre instructions d'addition scalaire. On suppose ici que les données sont alignées en mémoire sur 128 bits.
C'est néanmoins en utilisant au maximum les registres pour stocker les valeurs lors d'opération complexes que l'on obtient vraiment un gain en vitesse.

## Normaliser un vecteur

Supposons que le registre xmm0 contienne un vecteur à trois dimensions à normaliser (la 4e composante étant à zéro). En utilisant temporairement les registres xmm6 et xmm7, on peut normaliser le vecteur ainsi :

## Produit vectoriel

Supposons que les variables vS1 et vS2 contiennent deux vecteurs définissant un plan, ayant 3 composantes et 1 composante non utilisée. Le produit vectoriel permet d'obtenir un vecteur normal, c'est-à-dire perpendiculaire à ce plan. En utilisant temporairement les registres xmm6 et xmm7, on peut calculer le produit vectoriel et le stocker dans xmm0 comme cela :

## Évolutions

* Le SSE2 créé pour le Pentium 4 ajoute des instructions flottantes double précision (64 bits) et étend les instructions MMX avec des opérations sur les registres XMM 128 bits.
* Le SSE3 sur le Pentium IV Prescott, ajoute des instructions mathématiques orientées DSP et quelques instructions de gestion de processus.
* Le SSSE3 ajoute 16 nouveaux opcodes qui incluent la permutation des octets dans un mot, la multiplication des nombres à virgule fixe 16 bits avec un arrondissement correct et des instructions d'accumulation dans un mot. SSSE3 est souvent confondu avec SSE4 car ce terme a été utilisé pendant la phase de développement de la microarchitecture.
* Le SSE4 est une autre avancée majeure, ajoutant une instruction de produit scalaire, de nombreuses instructions d'additions entières, une instruction popcnt et d'autres instructions. SSE4 arrête le support des registres MMX. Le SSE4 est supporté par la version 'Penryn' de la microarchitecture Core 2$^,$.
* Le SSE5 prévu initialement pour mi-août 2007 par AMD et implémenté dans la microarchitecture Bulldozer en octobre 2011, permet, comme dans les processeurs RISC, de préciser dans l'instruction un troisième registre destination, ce qui permet d'économiser un bon nombre d'instructions et devrait intrinsèquement accélérer les calculs. Auparavant, il fallait d'abord copier le contenu du registre destination dans un nouveau registre afin de ne pas détruire les informations précédentes$^,$.