]> git.sesse.net Git - stockfish/blobdiff - src/nnue/layers/affine_transform.h
Remove unused macros
[stockfish] / src / nnue / layers / affine_transform.h
index 461a7b83eca829a9a45c5d215e11dd5991280af6..313b1568393f4a926b10c120e4de5e831bccd0c7 100644 (file)
@@ -1,6 +1,6 @@
 /*
   Stockfish, a UCI chess playing engine derived from Glaurung 2.1
-  Copyright (C) 2004-2022 The Stockfish developers (see AUTHORS file)
+  Copyright (C) 2004-2023 The Stockfish developers (see AUTHORS file)
 
   Stockfish is free software: you can redistribute it and/or modify
   it under the terms of the GNU General Public License as published by
@@ -72,6 +72,10 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
     const __m64 Zeros = _mm_setzero_si64();
     const auto inputVector = reinterpret_cast<const __m64*>(input);
 
+# elif defined(USE_NEON_DOTPROD)
+    constexpr IndexType NumChunks = ceil_to_multiple<IndexType>(InputDimensions, 16) / 16;
+    const auto inputVector = reinterpret_cast<const int8x16_t*>(input);
+
 # elif defined(USE_NEON)
     constexpr IndexType NumChunks = ceil_to_multiple<IndexType>(InputDimensions, 16) / 16;
     const auto inputVector = reinterpret_cast<const int8x8_t*>(input);
@@ -123,6 +127,14 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
       sum = _mm_add_pi32(sum, _mm_unpackhi_pi32(sum, sum));
       output[i] = _mm_cvtsi64_si32(sum);
 
+# elif defined(USE_NEON_DOTPROD)
+      int32x4_t sum = {biases[i]};
+      const auto row = reinterpret_cast<const int8x16_t*>(&weights[offset]);
+      for (IndexType j = 0; j < NumChunks; ++j) {
+        sum = vdotq_s32(sum, inputVector[j], row[j]);
+      }
+      output[i] = vaddvq_s32(sum);
+
 # elif defined(USE_NEON)
       int32x4_t sum = {biases[i]};
       const auto row = reinterpret_cast<const int8x8_t*>(&weights[offset]);
@@ -179,33 +191,36 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
     static_assert(PaddedInputDimensions >= LargeInputSize, "Something went wrong. This specialization should not have been chosen.");
 
 #if defined (USE_AVX512)
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = 64;
-    static constexpr const IndexType MaxNumOutputRegs = 16;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 64;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 16;
 #elif defined (USE_AVX2)
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = 32;
-    static constexpr const IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 32;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
 #elif defined (USE_SSSE3)
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = 16;
-    static constexpr const IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 16;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
+#elif defined (USE_NEON_DOTPROD)
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 16;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
 #elif defined (USE_NEON)
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = 8;
-    static constexpr const IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 8;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 8;
 #else
     // The fallback implementation will not have permuted weights.
     // We define these to avoid a lot of ifdefs later.
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = 1;
-    static constexpr const IndexType MaxNumOutputRegs = 1;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = 1;
+    static constexpr IndexType MaxNumOutputRegs = 1;
 #endif
 
     // A big block is a region in the weight matrix of the size [PaddedInputDimensions, NumOutputRegs].
     // A small block is a region of size [InputSimdWidth, 1]
 
-    static constexpr const IndexType NumOutputRegs = std::min(MaxNumOutputRegs, OutputDimensions);
-    static constexpr const IndexType SmallBlockSize = InputSimdWidth;
-    static constexpr const IndexType BigBlockSize = NumOutputRegs * PaddedInputDimensions;
-    static constexpr const IndexType NumSmallBlocksInBigBlock = BigBlockSize / SmallBlockSize;
-    static constexpr const IndexType NumSmallBlocksPerOutput = PaddedInputDimensions / SmallBlockSize;
-    static constexpr const IndexType NumBigBlocks = OutputDimensions / NumOutputRegs;
+    static constexpr IndexType NumOutputRegs = std::min(MaxNumOutputRegs, OutputDimensions);
+    static constexpr IndexType SmallBlockSize = InputSimdWidth;
+    static constexpr IndexType BigBlockSize = NumOutputRegs * PaddedInputDimensions;
+    static constexpr IndexType NumSmallBlocksInBigBlock = BigBlockSize / SmallBlockSize;
+    static constexpr IndexType NumSmallBlocksPerOutput = PaddedInputDimensions / SmallBlockSize;
+    static constexpr IndexType NumBigBlocks = OutputDimensions / NumOutputRegs;
 
     static_assert(OutputDimensions % NumOutputRegs == 0);
 
@@ -292,6 +307,15 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
       #define vec_add_dpbusd_32x2 Simd::m128_add_dpbusd_epi32x2
       #define vec_hadd Simd::m128_hadd
       #define vec_haddx4 Simd::m128_haddx4
+#elif defined (USE_NEON_DOTPROD)
+      using acc_vec_t = int32x4_t;
+      using bias_vec_t = int32x4_t;
+      using weight_vec_t = int8x16_t;
+      using in_vec_t = int8x16_t;
+      #define vec_zero {0}
+      #define vec_add_dpbusd_32x2 Simd::dotprod_m128_add_dpbusd_epi32x2
+      #define vec_hadd Simd::neon_m128_hadd
+      #define vec_haddx4 Simd::neon_m128_haddx4
 #elif defined (USE_NEON)
       using acc_vec_t = int32x4_t;
       using bias_vec_t = int32x4_t;
@@ -396,8 +420,8 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
     static_assert(PaddedInputDimensions < LargeInputSize, "Something went wrong. This specialization should not have been chosen.");
 
 #if defined (USE_SSSE3)
-    static constexpr const IndexType OutputSimdWidth = SimdWidth / 4;
-    static constexpr const IndexType InputSimdWidth = SimdWidth;
+    static constexpr IndexType OutputSimdWidth = SimdWidth / 4;
+    static constexpr IndexType InputSimdWidth = SimdWidth;
 #endif
 
     // Hash value embedded in the evaluation file
@@ -456,18 +480,14 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
       #define vec_set_32 _mm256_set1_epi32
       #define vec_add_dpbusd_32 Simd::m256_add_dpbusd_epi32
       #define vec_add_dpbusd_32x2 Simd::m256_add_dpbusd_epi32x2
-      #define vec_add_dpbusd_32x4 Simd::m256_add_dpbusd_epi32x4
       #define vec_hadd Simd::m256_hadd
-      #define vec_haddx4 Simd::m256_haddx4
 #elif defined (USE_SSSE3)
       using vec_t = __m128i;
       #define vec_setzero _mm_setzero_si128
       #define vec_set_32 _mm_set1_epi32
       #define vec_add_dpbusd_32 Simd::m128_add_dpbusd_epi32
       #define vec_add_dpbusd_32x2 Simd::m128_add_dpbusd_epi32x2
-      #define vec_add_dpbusd_32x4 Simd::m128_add_dpbusd_epi32x4
       #define vec_hadd Simd::m128_hadd
-      #define vec_haddx4 Simd::m128_haddx4
 #endif
 
 #if defined (USE_SSSE3)
@@ -518,9 +538,7 @@ namespace Stockfish::Eval::NNUE::Layers {
 # undef vec_set_32
 # undef vec_add_dpbusd_32
 # undef vec_add_dpbusd_32x2
-# undef vec_add_dpbusd_32x4
 # undef vec_hadd
-# undef vec_haddx4
 #else
       // Use old implementation for the other architectures.
       affine_transform_non_ssse3<