【发布时间】:2018-04-26 15:51:52
【问题描述】:
我在 Intel SandyBridge E5-2670 上使用 GCC 5.3.0 进行编译。当我使用这些标志-O3 -DEIGEN_NO_DEBUG -std=c++11 -Wall -Wextra -Werror -march=native -ffast-math 时,代码运行没有错误。当我添加-mfma 时,我得到了非法指令。
我认为使用-march=native 永远不会产生非法指令。我使用gdb 和bt 运行程序,但它显示了一个有效的(至少对我而言)堆栈,所以我不认为-mfma 暴露了错误的指针或其他内存问题。
#0 0x000000000043a59c in ConvexHull::SortConvexHull() ()
#1 0x000000000043badd in ConvexHull::ConvexHull(Eigen::Matrix<double, -1, -1, 0, -1, -1>) ()
#2 0x000000000040b794 in Group::BuildCatElement() ()
#3 0x0000000000416b60 in SurfaceModel::ProcessGroups() ()
#4 0x00000000004435c6 in MainLoop(Inputs&, std::ostream&) ()
#5 0x000000000040494e in main ()
然后我重新编译调试 (-O0 -g),所有其他选项都相同,gdb 回来了
0x00000000004140df in Eigen::internal::pmadd<double __vector(4)>(double __vector(4) const&, double __vector(4) const&, double __vector(4) const&) (a=..., b=..., c=...)
at ./../eigen-eigen-5a0156e40feb/Eigen/src/Core/arch/AVX/PacketMath.h:178
178 __asm__("vfmadd231pd %[a], %[b], %[c]" : [c] "+x" (res) : [a] "x" (a), [b] "x" (b));
回溯显示错误从第 259 行开始
using namespace Eigen;
252 gridPnts.rowwise() -= gridPnts.colwise().mean(); //gridPnts is MatrixXd (X by 3)
253 Matrix3d S = gridPnts.transpose() * gridPnts;
254 S /= static_cast<double>(gridPnts.rows() - 1);
255 Eigen::SelfAdjointEigenSolver<MatrixXd> es(S);
256 Eigen::Matrix<double, 3, 2> trans;
257 trans = es.eigenvectors().block<3, 2>(0, 1);
258 MatrixXd output(gridPnts.rows(), 2);
259 output = gridPnts * trans;
使用-mfma 编译的目的是看看我是否可以提高性能。这是Eigen 中的错误还是我使用不正确?
【问题讨论】:
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This 可能相关。在不相关的说明上;小心
-ffast-math- 确保你知道它会使用什么技巧,以及你可能会因此得到错误的结果 - 它很有用如果你知道你在做什么,但要注意它正在破坏标准并且有一些棘手的陷阱 - 我个人的经验是,有限的性能提升不值得花时间追踪奇怪的错误。.. -
@JesperJuhl 感谢
-ffast-math上的 cmets。这里的练习是查看仅使用编译器选项可以找到哪些性能增益/损失。如果我们决定使用它,我们当然需要按照您的建议彻底审查它。 -
不客气。为了使用编译器选项获得安全的性能提升,我建议您对
-O2与-O3与-Os进行基准测试,并且您绝对想研究 LTO 和 PGO - 最后两个 在我的情况下领先显着减少可执行文件/库的大小以及可测量的加速,并且所有这些都无需使用破坏标准提供的保证的技巧(尽管使用 LTO,您确实可以获得更长的构建时间)。