Почему компиляторы C ++ не делают лучшее постоянное свертывание? - PullRequest
Новая
       25

Почему компиляторы C ++ не делают лучшее постоянное свертывание?

0 голосов
/ 31 августа 2018

Я исследую способы ускорения большого раздела кода на C ++, который имеет автоматические производные для вычисления якобианов. Это включает выполнение некоторого объема работы с фактическими остатками, но большая часть работы (основанная на профилированном времени выполнения) заключается в вычислении якобиан.

Это меня удивило, так как большинство якобианов распространяются вперед от 0 и 1, поэтому объем работы должен быть в 2-4 раза больше функции, а не в 10-12 раз. Чтобы смоделировать, на что похожа большая часть якобианской работы, я сделал супер минимальный пример с простым точечным произведением (вместо sin, cos, sqrt и других, которые были бы в реальной ситуации), что компилятор должен иметь возможность оптимизировать до одного возвращаемого значения: 

#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>

using Array12d = Eigen::Matrix<double,12,1>;

double testReturnFirstDot(const Array12d& b)
{
    Array12d a;
    a.array() = 0.;
    a(0) = 1.;
    return a.dot(b);
}

Что должно быть таким же, как 

double testReturnFirst(const Array12d& b)
{
    return b(0);
}

Я был разочарован, обнаружив, что без включенной быстрой математики ни GCC 8.2, ни Clang 6, ни MSVC 19 не смогли провести какую-либо оптимизацию по всему наивному точечному продукту с матрицей, полной 0. Даже с быстрой математикой (https://godbolt.org/z/GvPXFy) оптимизации в GCC и Clang очень плохие (все еще включают умножения и дополнения), а MSVC вообще не выполняет никаких оптимизаций.

У меня нет опыта работы с компиляторами, но есть ли причина для этого? Я вполне уверен, что при большом количестве научных вычислений, способных к лучшему постоянному распространению / свертыванию, было бы очевидно больше оптимизаций, даже если само постоянное сгибание не приводило к ускорению.

Хотя меня интересуют объяснения того, почему это не делается на стороне компилятора, меня также интересует, что я могу сделать с практической стороны, чтобы ускорить создание собственного кода при работе с шаблонами такого типа.

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 31 августа 2018

Я был разочарован, обнаружив, что без включенной быстрой математики ни GCC 8.2, ни Clang 6, ни MSVC 19 не смогли провести какую-либо оптимизацию по всему наивному точечному продукту с матрицей, полной 0 с.

К сожалению, у них нет другого выбора. Поскольку числа с плавающей запятой IEEE имеют подписанные нули, добавление 0.0 не является операцией идентификации: 

-0.0 + 0.0 = 0.0 // Not -0.0!

Аналогично, умножение на ноль не всегда дает ноль: 

0.0 * Infinity = NaN // Not 0.0!

Таким образом, компиляторы просто не могут выполнять эти постоянные сгибы в точечном произведении, сохраняя соответствие стандарту IEEE с плавающей запятой - насколько они знают, ваш ввод может содержать подписанные нули и / или бесконечности.

Вы должны будете использовать -ffast-math, чтобы получить эти сгибы, но это может иметь нежелательные последствия. Вы можете получить более детальный контроль с определенными флагами (от http://gcc.gnu.org/wiki/FloatingPointMath). Согласно приведенному выше объяснению, добавление следующих двух флагов должно позволить постоянное свертывание:
-ffinite-math-only, -fno-signed-zeros

Действительно, вы получаете ту же сборку, что и с -ffast-math следующим образом: https://godbolt.org/z/vGULLA. Вы отказываетесь только от подписанных нулей (вероятно, не относящихся к делу), NaN и бесконечностей. Предположительно, если бы вы все еще производили их в своем коде, вы бы получили неопределенное поведение, поэтому взвесите ваши варианты.

Что касается того, почему ваш пример не оптимизирован лучше даже с -ffast-math: То есть на Eigen. Предположительно у них есть векторизация в их матричных операциях, которые компиляторам намного сложнее увидеть. Простой цикл правильно оптимизирован с помощью следующих параметров: https://godbolt.org/z/OppEhY

0 голосов
/ 31 августа 2018

Это потому, что Eigen явно векторизовал ваш код как 3 vmulpd, 2 vaddpd и 1 горизонтальное сокращение в оставшихся 4-х компонентных регистрах (это предполагает AVX, только с SSE вы получите 6 mulpd и 5 addpd). С -ffast-math GCC и clang разрешено удалять последние 2 vmulpd и vaddpd (и это то, что они делают), но они не могут реально заменить оставшиеся vmulpd и горизонтальное сокращение, которые были явно сгенерированы Eigen.

Так что, если вы отключите явную векторизацию Эйгена, определив EIGEN_DONT_VECTORIZE? Тогда вы получите то, что ожидали (https://godbolt.org/z/UQsoeH), но другие фрагменты кода могут стать намного медленнее.

Если вы хотите локально отключить явную векторизацию и не боитесь возиться с внутренними объектами Eigen, вы можете ввести опцию DontVectorize для Matrix и отключить векторизацию, указав traits<> для этого типа Matrix: 

static const int DontVectorize = 0x80000000;

namespace Eigen {
namespace internal {

template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _MaxRows, int _MaxCols>
struct traits<Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols, DontVectorize, _MaxRows, _MaxCols> >
: traits<Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols> >
{
  typedef traits<Matrix<_Scalar, _Rows, _Cols> > Base;
  enum {
    EvaluatorFlags = Base::EvaluatorFlags & ~PacketAccessBit
  };
};

}
}

using ArrayS12d = Eigen::Matrix<double,12,1,DontVectorize>;

Полный пример там: https://godbolt.org/z/bOEyzv

0 голосов
/ 31 августа 2018

Один из способов заставить компилятор оптимизировать умножения на 0 и 1 - это вручную развернуть цикл. Для простоты воспользуемся 

#include <array>
#include <cstddef>
constexpr std::size_t n = 12;
using Array = std::array<double, n>;

Затем мы можем реализовать простую функцию dot, используя выражения свертки (или рекурсию, если они недоступны): 

<utility>
template<std::size_t... is>
double dot(const Array& x, const Array& y, std::index_sequence<is...>)
{
    return ((x[is] * y[is]) + ...);
}

double dot(const Array& x, const Array& y)
{
    return dot(x, y, std::make_index_sequence<n>{});
}

Теперь давайте посмотрим на вашу функцию 

double test(const Array& b)
{
    const Array a{1};    // = {1, 0, ...}
    return dot(a, b);
}

С -ffast-math gcc 8.2 производит : 

test(std::array<double, 12ul> const&):
  movsd xmm0, QWORD PTR [rdi]
  ret

clang 6.0.0 идет в том же духе: 

test(std::array<double, 12ul> const&): # @test(std::array<double, 12ul> const&)
  movsd xmm0, qword ptr [rdi] # xmm0 = mem[0],zero
  ret

Например, для 

double test(const Array& b)
{
    const Array a{1, 1};    // = {1, 1, 0...}
    return dot(a, b);
}

получаем 

test(std::array<double, 12ul> const&):
  movsd xmm0, QWORD PTR [rdi]
  addsd xmm0, QWORD PTR [rdi+8]
  ret

Добавление. Clang развертывает цикл for (std::size_t i = 0; i < n; ++i) ... без всех этих трюков выражений сгиба, gcc не нуждается и нуждается в некоторой помощи.

...