使用Intel 向量化编译器优化性能(3)
本文节选翻译自Intel编译器文档
1. 向量化循环中的数据类型
在整形的循环中,MMX和SSE技术都为多数使用8/16/32bits长度数据的算法和逻辑操作提供了相应的SIMD指令,如果一个使用整数的算法把结果保存在一个有足够精度的变量中,那么这个算法就可能被向量化,举例说,一个运算的结果是32位整数,但却被保存在一个16位的整数中,那么这么操作就不能被向量化,不是所有整形操作都能够被向量化的.
在32位或64位浮点数的循环中,SSE指令集不光为加减乘除等运算提供了相应的SIMD指令,而且也提供了诸如MAX/MIN/SORT这样的操作的SIMD指令,其它的一些数学运算,比如三角函数SIN/COS/TAN的SIMD版本也已经在和编译器一起提供的向量数学库中得到了支持.
2. 展开循环
编译器会自动对循环进行分析,并生成展开后的代码,这就是说你不需要自己去展开循环重新编写循环操作,在很多情况下,这能够使你获得更多的向量化操作.
看下面的循环
int i = 0;
while(i < k)
{
a[i] = b[i] + c[i];
++i;
}
向量化后就生成这样2个循环操作
while(i < (k - k % 4))
{
a[i] = b[i] + c[i];
a[i + 1] = b[i + 1] + c[i + 1];
a[i + 2] = b[i + 2] + c[i + 2];
a[i + 3] = b[i + 3] + c[i + 3];
i+=4;
}
while(i < k)
{
a[i] = b[i] + c[i];
++i; <-此处文档上遗漏,很显然缺少这行程序很可能会陷入死循环
}
3. 循环中的语句
整数和浮点数间的向量化操作是不同的.
a) 浮点数组操作
支持的算法包括加/减/乘/除/非/平方根/求最大值/求最小值,在P4处理器还可以使用双精度的运算,前提是编译时使用-QxW或-QaxW打开对P4的优化.
b) 整数数组操作
在包含8/16/32位整形数据的循环中,计算平方根(sqrt)和浮点数绝对值(fabs)这样的运算也是可以支持的,像加/减/乘(16位)/除(16位)/and/or/xor/max/min这些运算在一定条件下也是支持的,你可以在运算中使用多种数据类型只要结果不丢失数据,就是说结果不能超过32bits发生溢出.
c) 其它操作
任何超出整数和浮点数精度范围的语句都是不能向量化的,那些特殊的如__m64和__m128这样类型的数据也不能被向量化,循环中不能有任何函数调用(注:void fun(void)这样的是可以的J),也不能够使用SSE SDK的Intrinsics库(这里意思不确定,原文是Use of the Streaming SIMD Extensions Intrinsics(_mm_add_ps) are not allowed ).
4. 语言支持和控制指令
一些控制指令可以更好的帮助你向量化你的代码.
__declspec(align(n))
使你的编译器把变量的地址对齐n字节,就是说变量的地址 mod n =0
__declspec(align(n,off))
使你的编译器把变量的地址对齐n字节+offset,就是说变量的地址 mod n = off
restrict
使编译器认为没有指针别名,可以更容易向量化你的代码
__assume_aligned(a,n)
如果编译器没能字节对齐的信息,用这个让编译器假设数组a使按n对齐的
#pragma ivdep
让编译器假设你的代码没有数据依赖
#pragma vector
{aligned | unaligned | always}
指定如何向量化这个循环并忽略效率推测
#pragma novector
不要向量化这个循环
5. 一些向量化循环的例子
a) 有别名问题的循环
下面的例子是个向量复制的操作
void vec_copy (int* p1,int* p2)
{
for (i = 0; i < 100; ++i)
{
p1[i] = p2[i];
}
}
这里因为编译器能清楚的分别两个指针,所以可以被向量化.
又有个例子
void vec_copy (int* restrict p1,int* restrict p2)
{
for (i = 0; i < 100; ++i)
{
p1[i] = p2[i];
}
}
和上一个例子同样可以被向量化,但是用了restrict,所以编译器不用产生多个版本的代码,注意,用restrict编译时要加/Qrestrict参数
6. 数据对齐
一个16字节或更大的数据结构或数组应该是对齐的,所以这些结构和数据的基地址应该是16的倍数,下图说明了一个DCU(data cache unit)是如何分割一个没有对齐16字节的数据.
在访问这个数据的时候需要多花费6-12时钟周期,如果你能把数据对齐就可以避免这些额外的性能开销
举例说明
float *a,*b;
for (i = 0; i < 10; ++i)
{
a[i] = b[i];
}
如果a[0]/b[0]都是16字节对齐的,那么这个循环就可以使用#pragma vector aligned这个指令,在向量化后就是这样执行的.
2次向量化迭代 2次循环
ß------------------------à ß------->
i=0-3,i=4-7 i=8-9
2次向量化迭代可以用块复制的方式来操作.
注意,如果向量化使用不正确的对齐指令,编译器会产生不可预见的行为,比如在未对齐的的数据上使用#pragma vector aligned将会导致一个异常.
这是几个关于数据对齐的例子
void f(int lb)
{
float z2[N],a2[N],y2[N],x2;
for (i = lb; i < N; ++i)
{
a2[i] = a2[i] * x2 + y2[i];
}
}
因为无法在编译时去确定lb,所以我们只能认为这里没有做到对齐,如果你确定lb时4的倍数,那么你就可以使用#pragma vector aligned.
void f(int lb)
{
float z2[N],a2[N],y2[N],x2;
assert(lb % 4 = 0);
#pragma vector aligned
for (i = lb; i < N; ++i)
{
a2[i] = a2[i] * x2 + y2[i];
}
}
全文完,谢谢大家的支持.
