Új hozzászólás Aktív témák

• #2626 joysefke veterán Cathulhu #2620

  Új Válasz 2020-02-09 15:32:31 #2626

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  joysefke

  veterán

  LOGOUT blog

  válasz Cathulhu #2620 üzenetére

  Nem értem hogy egyáltalán min vitatkozunk. Azt sem értem, hogy mi a problémád az unrollingra írt két mondatommal.

  Ha jobban tudod, hogy mi az unrolling, akkor kérlek írd le, hogy hol a probléma a kijelentésemmel és ne wikipediát idézz, mert én akkor meg a Mestert idézem: https://www.agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf (c.h 12.3)

  Tehát még egyszer: A loop unrolling sok minden optimalizációra (lehet) jó, ezek közül az egyik, hogy lehetőséget ad(hat) automatikus vektorizálásra, mivel több (2-4-8-16 attól függően hogy mennyi adatelem fér egy vektorba) skalár adaton végzett ciklustörzset egyesít egy nagyobb ciklustörzzsé, ahol az egy-egy skalár adaton végzett műveletet helyettesíteni lehet nagyobb vektorműveletekkel.

  Lehet hogy te arra gondoltál, hogy egy konstans hosszúságú loop

  Ahhoz hogy ez a fordító által automatikusan megvalósítható legyen a kódnak egyszerűnek kell lennie: az egymás után következő ciklusok között csak könnyen feloldható függőség lehet. Bonyolult függőségeket és branchelést nem fog tudni magától feloldani/kezelni a fordító.

  Attól függetlenül, hogy a compiler bizonyos egyszerű skalár kódrészleteket (pld for ciklussal egyenként végiggyalogolok egy tömb összes elemén és hozzáadok az aktuális elemhez valami konstansot) hatékonyan tud vektorizálni, ennek még zéró köze van egy SIMD- utasításokat használva kézzel optimalizált kódhoz.

  Erre mondtam azt, hogy ha Pistike ír mondjuk egyszerű képmanipulációs szoftvert skalár műveletekkel, mondjuk egy Sepia filtert, ami ugye az egyik legegyszerűbb RGB adatokon dolgozó algoritmus, a compiler nem fog tudni a skalár kódból érdemi SIMD kódot generálni.

  Az ok pedig annyi, hogy a hatékony SIMD kódhoz elengedhetetlen, hogy a bemeneti és köztes adatok struktúráját hozzáigazítsd a vektoros feldolgozáshoz. Ez nagy munka. Az RGBA adatokat pld transzponálni kell, hogy a bemeneti [RGBARGBARGBARGBA] helyett kapj valami ilyet:
  [RRRR] [GGGG] [BBBB] [RRRR] [GGGG] [BBBB] stb stb (az A alapvetően nem kell a szépiához).

  Aztán ott van a branchelés. Ha a módosított képen valamelyik színkomponens nem 0-255 közé esik, akkor csonkolni kell. Ezt sem fogja tudni érdemben automatikusan skalárról vektorra fordítani a compiler.
  stb stb stb

  Az MKL az intel sajat, zart forrasu kodja, kb termeszetes, hogy bunteti a nem intel procikat

  Nem, nem természetes. Itt arról van szó, hogy ha a dispatcher nem intel procit detektál, akkor rá sem engedi az AVX2 kódra, akkor sem, ha a proci egyébként támogatja azt.

  Ennyi erővel az intel fgv könyvtárak akár az x86-os kódot is tilthatnák AMD-n.

  Egyébként attól, hogy egy kódot AVX2 -t használva írtak meg, az még nem lesz önmagában ideális egyszerre Skylakere és mondjuk ZEN2-re.
  Az intel nyilván a saját AVX2-t tudó processzoraira fogja az AVX2 -t használó kódrészletet optimalizálni. Figyelembe veszi az L1/L2 cache méretét asszociativitását, adott SIMD utasításból hányat tud egyszerre végrehajtani a mag és mekkora az utasítás késleltetése stb. A sebességet mérik is, és nyilván úgy csiszolják, hogy a legjobb legyen a saját procijuknak. Tehát az AMD proci itt is hátrányban lenne, de legalább nincsen szándékosan kigáncsolva. (mintha skalár kódot futtatna enyhén szuboptimális vektorkód helyett)

  Tehát én azt várnám el az ilyen gyártói fgv könyvtáraktól, hogy ha a konkurens processzor tudja a szükséges utasításkészletet, akkor az is fusson rá az optimalizált útvonalra.

  A fenti hosszú irományom lényege pedig az, hogy semmilyen compiler nem fog saját kútfőből skalár kódból vektor kódot csinálni eltekintve pár low hanging fruit leszedésétől.

  [ Szerkesztve ]

Új hozzászólás Aktív témák