小编die*_*gor的帖子

是否存在依赖于隐式向量化的编程语言或语言扩展？

对于标量C代码的单/双精度的SSE4.1,AVX,AVX2(有或没有FMA3/4),我需要做出积极的假设来生成良好的DLP /向量化代码.

在过去的10年里,我依靠英特尔的内在函数来编写我的HPC内核,并明确地进行了矢量化.与此同时,我经常对C/C++编译器(GCC,clang,LLVM等)生成的DLP代码的质量感到失望,如果你问,我可以发布具体的例子.

从内在指南来看,很明显,为现代平台编写带有内在函数的"手动"HPC内核不再是一个可持续的选择,除非我有一大批程序员.太多版本和组合:SSE4.1,AVX,AVX2,AVX512 +口味,FMA,SP,DP,半精度？如果我的目标平台是2012年以来最普遍的平台,那就不可持续了.

我最近尝试过针对OpenCL(CPU)的英特尔离线编译器.我编写了内核"a la CUDA"(即标量代码,隐式向量化),令我惊讶的是生成的程序集非常好地矢量化了!(Skylake,SP中的AVX2 + FMA)我遇到的唯一限制是缺少内置的数据缩减/互通通信功能,而不依赖于共享内存(可转换为CPU水平添加或shuffle + min/max操作) .

正如clemens和sschuberth所指出的那样,离线编译器并不是真正的解决方案,除非我不完全接受OpenCL.或者我破解我的调用者代码以遵守生成的程序集的调用约定,其中包括我不需要的参数,例如ndrange.完全接受OpenCL对我来说也不是一个选择,因为对于TLP我依赖于OpenMP和Pthreads(对于ILP,我依赖于硬件).

更新

首先,值得回顾一下隐式矢量化和自动矢量化并不是一回事.事实上,我对自动向量化失去了希望(如上所述).不在隐式矢量化中.

下面的答案之一是要求一些代码示例. 这里我提供了一个内核的代码示例,该内核在三维结构块上实现NSE对流项的三阶逆风方案.值得一提的是,这代表了一个 简单的例子,因为不需要SIMD通道间合作/通信.

我有一个关于最新 GCC 编译器（版本 >= 5）的问题，代码如下：

#include <math.h>

void test_nan (
    const float * const __restrict__ in,
    const int n,
    char * const __restrict__ out )
{
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        out[i] = isnan(in[i]);
}

来自 GCC 的程序集列表：

test_nan:
        movq    %rdx, %rdi
        testl   %esi, %esi
        jle     .L1
        movslq  %esi, %rdx
        xorl    %esi, %esi
        jmp     memset
.L1:
        ret

这看起来像memset(out, 0, n)。为什么 GCC 假设没有条目可以是 NaN 与 -Ofast ？使用相同的编译选项，ICC 不会显示此问题。使用 GCC，问题会随着“-O3”消失。

请注意，对于“-O3”，此查询gcc -c -Q -O3 --help=optimizers …