矢量化编码_安卓应用编译优化的三种方式

0.Introduction

Superword Level Parallelism (SLP)矢量化是llvm auto-vectorization中的一种，另一种是loop vectorizer，详见于Auto-Vectorization in LLVM^[1]。 它在2000年由Larsen 和 Amarasinghe首次作为basic block矢量化提出。SLP矢量化的目标是将相似的独立指令组合成向量指令，内存访问、算术运算、比较运算、PHI节点都可以使用这种技术进行矢量化。它和循环矢量化最大的差异在于，循环矢量化关注迭代间的矢量化机会，而SLP更关注于迭代内basic block中的矢量化的机会。

一个简单的小例子 case.cpp^[1]：

void foo(float a1, float a2, float b1, float b2, float *A) {
  A[0] = a1*(a1 + b1);
  A[1] = a2*(a2 + b2);
  A[2] = a1*(a1 + b1);
  A[3] = a2*(a2 + b2);
}

命令：clang++ case.cpp -O3 -S ；SLP在clang中是默认使能的，可以看到汇编中已出现使用矢量寄存器的fadd和fmul。

如果编译命令中加上选项-fno-slp-vectorize 或者 -mllvm -vectorize-slp=false 关闭该优化，则只能得到标量的版本。

让我们来跟随《Exploiting Superword Level Parallelism with Multimedia Instruction Sets》^[2]这篇经典论文来探究一下SLP矢量化的奥秘。

1.原始SLP算法介绍

1.1概述

论文中用一张图来解释了SLP要做的事情：

这四条语句中的位置相对应的操作数，比如（b,e,s,x）可以pack到一个向量寄存器 Vb中，同样的，（c,f,t,y）可以pack到 Vc，（z[i+0]~z[i+3]）可以到 Vd。然后可以利用simd指令进行相应的矢量化计算。最后根据Va 中(a,d,r,w)的被使用方式，可能还需要将他们从向量寄存器中load出来，称为unpack。

所以，如果pack操作数的开销 + 矢量化执行的开销 + unpack操作数的开销小于原本执行的开销，那就证明SLP矢量化具有性能收益^[3]。

1.2 优化场景

为了进一步说明SLP和循环矢量化在优化场景上的差异，论文^[2]中给了两个例子（可以通过https://godbolt.org/z/EWr4zTc3P直接查看汇编情况）。

（1）对于原始循环 a，既可以通过 scalar expansion (a method of converting scalar data to match the dimensions of vector or matrix data.) 和 loop fission (the opposite of loop fusion: a loop is split into two or more loops. ) 后被转换为可以进行循环向量化的形式 b，一个induction和一个reduction；也可以经过unroll和rename之后变为 d 这样的形式，做SLP。但其实由于论文比较老了，目前llvm编译器对于a这样形式的循环可以直接做矢量化。

for (i=0; i<16; i++) {
  localdiff = ref[i] - curr[i];
  diff += abs(localdiff);
}

for (i=0; i<16; i++) {
  T[i] = ref[i] - curr[i];
}

for (i=0; i<16; i++) {
  diff += abs(T[i]);
}

for (i=0; i<16; i+=4) {
  localdiff = ref[i+0] - curr[i+0];
  diff += abs(localdiff);
    
  localdiff = ref[i+1] - curr[i+1];
  diff += abs(localdiff);    
  
  localdiff = ref[i+2] - curr[i+2];
  diff += abs(localdiff); 
    
  localdiff = ref[i+3] - curr[i+3];
  diff += abs(localdiff);
}

for (i=0; i<16; i+=4) {
  localdiff0 = ref[i+0] - curr[i+0];
  localdiff1 = ref[i+1] - curr[i+1];
  localdiff2 = ref[i+2] - curr[i+2]; 
  localdiff3 = ref[i+3] - curr[i+3];
    
  diff += abs(localdiff0);
  diff += abs(localdiff1);
  diff += abs(localdiff2);
  diff += abs(localdiff3);  
}

（2）但是对于如下例子，循环向量化需要将do while循环转换为for循环，恢复归纳变量，将展开后的循环恢复为未展开的形式（loop rerolling）。而SLP只需要将计算 dst[{0, 1, 2, 3}] 的这四条语句组合成一条 使用向量化指令的语句即可。

do {
  dst[0] = (src1[0] + src2[0]) >> 1;
  dst[1] = (src1[1] + src2[1]) >> 1;
  dst[2] = (src1[2] + src2[2]) >> 1; 
  dst[3] = (src1[3] + src2[3]) >> 1;
    
  dst += 4;
  src1 += 4;
  src2 += 4;
}
while (dst != end);

看到这里，可以了解到哪些是SLP的优化机会。论文中提出了一种简单的算法来实现，简而言之是通过寻找independent（无数据依赖）、isomorphic（相同操作）的指令组合成一条向量化指令。

那么如何找呢？

1.3 算法描述

作者注意到如果被 pack 的指令的操作数引用的是相邻的内存，那么特别适合 SLP 执行。所以核心算法就是从识别 adjacent memory references 开始的。

当然寻找这样的相邻内存引用前也需要做一些准备工作，主要是三部分：(1) Loop Unrolling；(2) Alignment analysis；(3) Pre-Optimization（主要是一些死代码和冗余代码消除）。具体不展开讲。

接下来我们来看看核心算法，主要分为以下4步：

1. Identifying Adjacent Memory References
2. Extending the PackSet
3. Combination
4. Scheduling

伪代码^[4]是：
$$\begin{array}{l}SLP\_extract:BasicBlockB\to BasicBlock\\ PackSetP\leftarrow \varnothing \\ P\leftarrow find\_adj\_refs(B,P)\\ P\leftarrow extend\_packlist(B,P)\\ P\leftarrow combine\_packs(P)\\ returnschedule(B,[],P)\end{array}$$

（1）第一步 find_adj_refs

先来看第一步：Identifying Adjacent Memory References
f i n d _ a d j _ r e f s : B a s i c B l o c k B × P a c k S e t P → P a c k S e t f o r e a c h   S t m t   s ∈ B   d o f o r e a c h   S t m t   s ′ ∈ B   w h e r e   s ≠ s ′   d o i f   h a s _ m e m _ r e f ( s ) ∧ h a s _ m e m _ r e f ( s ′ )   t h e n i f   a d j a c e n t   ( s , s ′ )   t h e n I n t   a l i g n   ← g e t _ a l i g n m e n t ( s ) i f   s t m t s _ c a n _ p a c k ( B , P , s , s ′ , a l i g n )   t h e n P ← P ∪ { ⟨ s , s ′ ⟩ } r e t u r n

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