优化学习笔记(1):Loop unrolling

Posted by 111qqz on Wednesday, January 23, 2019

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迫于生计,最近要学习halide

先去学习/复习一下常见的编译优化技巧。

loop unrolling,也就是循环展开,顾名思义,就是把循环展开来写。

normal loop:
int x;
 for (x = 0; x < 100; x++)
 {
     delete(x);
 }

after loop unrolling:
int x; 
 for (x = 0; x < 100; x += 5 )
 {
     delete(x);
     delete(x + 1);
     delete(x + 2);
     delete(x + 3);
     delete(x + 4);
 }

循环展开是一种优化,可以手动实现也可以编译器自动实现。

为什么要将循环展开?

  * 循环每次都需要判断终止条件,展开后可以消除这部分开销。
  * 减少[分支预测](https://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictor)开销。循环里的分支是指“跳出循环”还是“进行下一次迭代”
  * [vectorization](https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_vectorization)


for (int y = 0; y < 4; y++) {
            for (int x_outer = 0; x_outer < 2; x_outer++) {
                // The loop over x_inner has gone away, and has been
                // replaced by a vectorized version of the
                // expression. On x86 processors, Halide generates SSE
                // for all of this.
                int x_vec[] = {x_outer * 4 + 0,
                               x_outer * 4 + 1,
                               x_outer * 4 + 2,
                               x_outer * 4 + 3};
                int val[] = {x_vec[0] + y,
                             x_vec[1] + y,
                             x_vec[2] + y,
                             x_vec[3] + y};
                printf("Evaluating at <%d, %d, %d, %d>, <%d, %d, %d, %d>:"
                       " <%d, %d, %d, %d>\n",
                       x_vec[0], x_vec[1], x_vec[2], x_vec[3],
                       y, y, y, y,
                       val[0], val[1], val[2], val[3]);
            }
        }zhichi

可以看到最里面一层循环被展开以实现向量化.向量化是一种优化计算的手段。该优化的实现基于SIMD 和Advanced_Vector_Extensions(AVX)指令集架构的支持。 * 消除和loop counter(i)有关的除法计算。

     for (int fused = 0; fused < 4*4; fused++) {
            int y = fused / 4;
            int x = fused % 4;
            printf("Evaluating at x = %d, y = %d: %d\n", x, y, x + y);
        }



  * 消除循环内部的分支。比如loop counter奇数和偶数时会进入不同的分支,那么将循环展开后,就消除了该分支。

有什么缺点?

  * 代码体积增加了。这对于嵌入式设备等往往是不可接受的。
  * 代码可读性变差了。
  * 单一指令可能会使用更多的寄存器,导致性能下降。
  * 如果循环内部包含函数调用,那么和函数的内联(inline)优化会有冲突。原因是,循环展开+函数展开...代码的体积会爆炸。

参考资料

  * [Optimizing subroutines in assembly language An optimization guide for x86 platforms(chapter 12.12)](https://www.agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf)
  * [Loop unrolling](https://en.wikipedia.org/wiki/Loop_unrolling)

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