C++向量化双循环答案

【问题标题】：C++ vectorize double loopC++向量化双循环
【发布时间】：2018-02-12 17:07:58
【问题描述】：

我想用omp simd 向量化一个双循环。我的问题是以下形式：

#include <vector>

using namespace std;

#define N 8000

int main() {
  vector<int> a;
  vector<int> b;
  vector<int> c;

  a.resize(N);
  b.resize(N);
  c.resize(N);

#pragma omp simd collapse(2)
  for (unsigned int i = 0; i < c.size(); ++i) {
    for (unsigned int j = 0; j < c.size(); ++j) {
      c[i] += a[i] + b[j];
    }
  }
}

当我用g++ -O2 -fopenmp-simd -fopt-info-vec-all 编译它时，矢量化报告指出：

note: not vectorized: not suitable for gather load _14 = *_42;

如何转换代码以供编译器自动矢量化？

（编译器：g++ 5.4.0，CPU 支持AVX2）

更新

主要问题是，如下所述，c 的数据依赖关系似乎只有内部循环是可向量化的。解决依赖关系，可以通过切换循环来实现，如下所示。编译器现在为我自动向量化了它。

  for (unsigned int j = 0; j < c.size(); ++j) {
  #pragma omp simd
    for (unsigned int i = 0; i < c.size(); ++i) {
      c[i] += a[i] + b[j];
    }
  }

【问题讨论】：

您是否有理由不使用-O3 运行？您是否查看过反汇编以表明编译器没有已经矢量化您的循环？（它应该在-O3 之下。）
第一步：丢失j 循环。最后一次迭代覆盖了由较低值 j 完成的所有工作。实现的操作是，AFAICT，我的伪代码采用 Matlab 语法：c(1:end) = a(1:end) + b(end)
你的代码的目的是什么？内部循环缩小到c[i] = a[i] + b[N-1];
是的，抱歉应该是+= 而不是=（更新）
给出的总和真的是你想要的吗？由于它等价于（模舍入误差）：foreach i c[i] += N*a[i] + B，其中 B = Sum{ j | b[j]}

标签： c++ for-loop vectorization

【解决方案1】：

您的代码的主要问题是在执行循环之前无法计算循环迭代计数。您需要将 c.size() 替换为 N。

第二个问题是如果你想矢量化外循环，c[i] = a[i] + b[j] 的语句会导致 Flow 和反依赖。为了克服这些问题，我尝试对内部循环进行矢量化，并且我的代码成功地被矢量化。

您可以在下面的页面中阅读有关 Anti 和 Flow Dependencies 的更多信息： https://en.wikipedia.org/wiki/Data_dependency

矢量化后我实现了 6.3 的加速。最后我的代码如下所示：

for (unsigned int i = 0; i < N; ++i) 
{
        #pragma simd
        for (unsigned int j = 0; j < N; ++j) 
        {
            c[i] = a[i] + b[j];
        }
    }

【讨论】：

感谢您向我指出 RAW 依赖项。我不得不不同意循环计数。查看更新后的帖子。