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¿Qué significa vectorización? (5)
¿Es una buena idea vectorizar el código? ¿Cuáles son las buenas prácticas en términos de cuándo hacerlo? ¿Qué pasa debajo?
Como se mencionó anteriormente, la vectorización se usa para hacer uso de instrucciones SIMD, que pueden realizar operaciones idénticas de diferentes datos empaquetados en registros grandes.
Una guía genérica para permitir que un compilador autovectorice un bucle es garantizar que no haya elementos de datos b / n de flujo y anti dependencias en diferentes iteraciones de un bucle.
http://en.wikipedia.org/wiki/Data_dependency
Algunos compiladores como los compiladores Intel C ++ / Fortran son capaces de autovectar el código. En caso de que no haya sido capaz de vectorizar un bucle, el compilador de Intel es capaz de informar por qué no pudo hacer eso. Se pueden usar informes para modificar el código de modo que se convierta en vectorizable (suponiendo que sea posible)
Las dependencias se tratan en profundidad en el libro ''Optimización de compiladores para arquitecturas modernas: un enfoque basado en la dependencia''
Es generación de código SSE.
Tiene un bucle con un código de matriz flotante en él matrix1 [i] [j] + matrix2 [i] [j] y el compilador genera el código SSE.
La vectorización no necesita estar limitada a un solo registro que pueda contener datos grandes. Como usar el registro de bit ''128'' para contener datos de ''4 x 32'' bit. Depende de las limitaciones arquitectónicas. Algunas arquitecturas tienen diferentes unidades de ejecución que tienen registros propios. En ese caso, una parte de los datos puede alimentarse a esa unidad de ejecución y el resultado puede tomarse de un registro correspondiente a esa unidad de ejecución.
Por ejemplo, considere el siguiente caso.
para (i = 0; i <N; i ++)
{
a [i] = a [i] + b [i];
}
Si estoy trabajando en una arquitectura que tiene dos unidades de ejecución, mi tamaño de vector se define como dos. El ciclo mencionado anteriormente será reformulado como
para (i = 0; i <(N / 2); i + = 2)
{
a [i] = a [i] + b [i];
a [i + 1] = a [i + 1] + b [i + 1];
}NOTA: El 2 dentro de la sentencia for se deriva del tamaño del vector.
Como estoy teniendo dos unidades de ejecución, las dos declaraciones dentro del ciclo serán alimentadas a las dos unidades de ejecución. La suma se acumulará en las unidades de ejecución por separado. Finalmente, se realizará la suma de los valores acumulados (de dos unidades de ejecución).
Las buenas prácticas son
1. Las restricciones como la dependencia (entre las diferentes iteraciones del ciclo) deben verificarse antes de vectorizar el ciclo.
2. Las llamadas a funciones deben evitarse.
3. El acceso al puntero puede crear alias y debe evitarse.
La vectorización significa que el compilador detecta que sus instrucciones independientes se pueden ejecutar como una instrucción SIMD . El ejemplo habitual es que si haces algo como
for(i=0; i<N; i++){
a[i] = a[i] + b[i];
}
Se vectorizará como (usando notación vectorial)
for (i=0; i<(N-N%VF); i+=VF){
a[i:i+VF] = a[i:i+VF] + b[i:i+VF];
}
Básicamente, el compilador escoge una operación que se puede hacer en elementos VF de la matriz al mismo tiempo y hace esto N / VF veces en lugar de hacer la operación única N veces.
Aumenta el rendimiento, pero impone más requisitos a la arquitectura.
Tal vez también eche un vistazo a libSIMDx86 (código fuente).
Un buen ejemplo bien explicado es: