有没有办法指示GCC（我使用4.8.4）在底部函数完全中展开while循环，即剥离此循环？循环的迭代次数在编译时是已知的：58。
首先让我解释一下我的尝试。
检查GAS输出：
gcc -fpic -O2 -S GEPDOT.c
使用12个寄存器XMM0 - XMM11。如果我将标志-funroll-loops传递给gcc：
gcc -fpic -O2 -funroll-loops -S GEPDOT.c
循环仅展开两次。我检查了GCC优化选项。 GCC表示-funroll-loops也会打开-frename-registers，因此当GCC展开循环时，其先前的寄存器分配选择是使用＆＃34;剩余的＆＃34;寄存器。但是XMM12只剩下4个 - XMM15，所以GCC最多只能展开2次。如果有48个而不是16个XMM寄存器可供使用，GCC将毫无问题地展开while循环4次。
然而我做了另一个实验。我首先手动两次展开while循环，获得一个函数GEPDOT_2。
gcc -fpic -O2 -S GEPDOT_2.c
和
gcc -fpic -O2 -funroll-loops -S GEPDOT_2.c
由于GEPDOT_2已用完所有寄存器，因此不会执行展开。
GCC确实注册了重命名，以避免引入潜在错误依赖。但我确信我的GEPDOT中没有这样的潜力;即使有，也不重要。我尝试自己展开循环，展开4次比展开2次更快，比没有展开更快。当然我可以手动展开更多次，但这很乏味。 GCC可以帮我吗？感谢。
// C file "GEPDOT.c"
#include <emmintrin.h>
void GEPDOT (double *A, double *B, double *C) {
__m128d A1_vec = _mm_load_pd(A); A += 2;
__m128d B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
__m128d C1_vec = A1_vec * B_vec;
__m128d A2_vec = _mm_load_pd(A); A += 2;
__m128d C2_vec = A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
__m128d C3_vec = A1_vec * B_vec;
__m128d C4_vec = A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
__m128d C5_vec = A1_vec * B_vec;
__m128d C6_vec = A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
__m128d C7_vec = A1_vec * B_vec;
A1_vec = _mm_load_pd(A); A += 2;
__m128d C8_vec = A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
int k = 58;
/* can compiler unroll the loop completely (i.e., peel this loop)? */
while (k--) {
C1_vec += A1_vec * B_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(A); A += 2;
C2_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
C3_vec += A1_vec * B_vec;
C4_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
C5_vec += A1_vec * B_vec;
C6_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
C7_vec += A1_vec * B_vec;
A1_vec = _mm_load_pd(A); A += 2;
C8_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
}
C1_vec += A1_vec * B_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(A);
C2_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
C3_vec += A1_vec * B_vec;
C4_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B); B++;
C5_vec += A1_vec * B_vec;
C6_vec += A2_vec * B_vec;
B_vec = _mm_load1_pd(B);
C7_vec += A1_vec * B_vec;
C8_vec += A2_vec * B_vec;
/* [write-back] */
A1_vec = _mm_load_pd(C); C1_vec = A1_vec - C1_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(C + 2); C2_vec = A2_vec - C2_vec;
A1_vec = _mm_load_pd(C + 4); C3_vec = A1_vec - C3_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(C + 6); C4_vec = A2_vec - C4_vec;
A1_vec = _mm_load_pd(C + 8); C5_vec = A1_vec - C5_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(C + 10); C6_vec = A2_vec - C6_vec;
A1_vec = _mm_load_pd(C + 12); C7_vec = A1_vec - C7_vec;
A2_vec = _mm_load_pd(C + 14); C8_vec = A2_vec - C8_vec;
_mm_store_pd(C,C1_vec); _mm_store_pd(C + 2,C2_vec);
_mm_store_pd(C + 4,C3_vec); _mm_store_pd(C + 6,C4_vec);
_mm_store_pd(C + 8,C5_vec); _mm_store_pd(C + 10,C6_vec);
_mm_store_pd(C + 12,C7_vec); _mm_store_pd(C + 14,C8_vec);
}
感谢@ user3386109的评论，我想稍微扩展这个问题。 @ user3386109提出了一个非常好的问题。实际上，当有很多并行指令需要调度时，我确实对编译器的最佳寄存器分配能力有所怀疑。
我个人认为一种可靠的方法是首先在 asm 内联汇编中对循环体（这是HPC的关键）进行编码，然后根据需要多次复制它。今年早些时候，我有一篇不受欢迎的帖子：inline assembly。代码有点不同，因为循环迭代次数j是一个函数参数，因此在编译时是未知的。在这种情况下，我无法完全展开循环，因此我只复制了汇编代码两次，并将循环转换为标签并跳转。事实证明，我的书面汇编的结果性能比编译器生成的汇编高约5％，这可能表明编译器无法以我们预期的最佳方式分配寄存器。
我是（并且仍然）是汇编编码的宝贝，因此这对我来说是一个很好的案例研究，可以学习x86汇编。但从长远来看，我并不倾向于代表GEPDOT编写一个很大比例的汇编代码。主要有三个原因：
nb，迭代次数为nb-2。我不打算将nb作为函数参数，就像我在之前的帖子中所做的那样。这是一个特定于机器的参数，将被定义为宏。因此，迭代次数在编译时已知，但可能因机器而异。猜猜在为各种nb手动循环展开时我必须做多少乏味的工作。因此，如果有一种方法可以简单地指示编译器剥离循环，那就太好了。如果您还可以分享制作高性能，便携式库的经验，我将非常感激。
答案 0 :(得分：4)
这不是一个答案，但可能会引起其他人试图用GCC进行矩阵乘法的矢量化。
下面，我假设 c 是行主要顺序的4×4矩阵， a 是4行， n - 列主要顺序（转置）中的列矩阵， b 是按行主顺序的4列 n -row矩阵，计算的操作是 c = a × b + c ，其中×表示矩阵乘法。
实现这一目标的天真功能是
void slow_4(double *c,
const double *a,
const double *b,
size_t n)
{
size_t row, col, i;
for (row = 0; row < 4; row++)
for (col = 0; col < 4; col++)
for (i = 0; i < n; i++)
c[4*row+col] += a[4*i+row] * b[4*i+col];
}
GCC使用
为SSE2 / SSE3生成相当不错的代码#if defined(__SSE2__) || defined(__SSE3__)
typedef double vec2d __attribute__((vector_size (2 * sizeof (double))));
void fast_4(vec2d *c,
const vec2d *a,
const vec2d *b,
size_t n)
{
const vec2d *const b_end = b + 2L * n;
vec2d s00 = c[0];
vec2d s02 = c[1];
vec2d s10 = c[2];
vec2d s12 = c[3];
vec2d s20 = c[4];
vec2d s22 = c[5];
vec2d s30 = c[6];
vec2d s32 = c[7];
while (b < b_end) {
const vec2d b0 = b[0];
const vec2d b2 = b[1];
const vec2d a0 = { a[0][0], a[0][0] };
const vec2d a1 = { a[0][1], a[0][1] };
const vec2d a2 = { a[1][0], a[1][0] };
const vec2d a3 = { a[1][1], a[1][1] };
s00 += a0 * b0;
s10 += a1 * b0;
s20 += a2 * b0;
s30 += a3 * b0;
s02 += a0 * b2;
s12 += a1 * b2;
s22 += a2 * b2;
s32 += a3 * b2;
b += 2;
a += 2;
}
c[0] = s00;
c[1] = s02;
c[2] = s10;
c[3] = s12;
c[4] = s20;
c[5] = s22;
c[6] = s30;
c[7] = s32;
}
#endif
对于AVX，GCC可以用
做得更好#if defined(__AVX__) || defined(__AVX2__)
typedef double vec4d __attribute__((vector_size (4 * sizeof (double))));
void fast_4(vec4d *c,
const vec4d *a,
const vec4d *b,
size_t n)
{
const vec4d *const b_end = b + n;
vec4d s0 = c[0];
vec4d s1 = c[1];
vec4d s2 = c[2];
vec4d s3 = c[3];
while (b < b_end) {
const vec4d bc = *(b++);
const vec4d ac = *(a++);
const vec4d a0 = { ac[0], ac[0], ac[0], ac[0] };
const vec4d a1 = { ac[1], ac[1], ac[1], ac[1] };
const vec4d a2 = { ac[2], ac[2], ac[2], ac[2] };
const vec4d a3 = { ac[3], ac[3], ac[3], ac[3] };
s0 += a0 * bc;
s1 += a1 * bc;
s2 += a2 * bc;
s3 += a3 * bc;
}
c[0] = s0;
c[1] = s1;
c[2] = s2;
c[3] = s3;
}
#endif
使用gcc-4.8.4（-O2 -march=x86-64 -mtune=generic -msse3）生成的程序集的SSE3版本基本上是
fast_4:
salq $5, %rcx
movapd (%rdi), %xmm13
addq %rdx, %rcx
cmpq %rcx, %rdx
movapd 16(%rdi), %xmm12
movapd 32(%rdi), %xmm11
movapd 48(%rdi), %xmm10
movapd 64(%rdi), %xmm9
movapd 80(%rdi), %xmm8
movapd 96(%rdi), %xmm7
movapd 112(%rdi), %xmm6
jnb .L2
.L3:
movddup (%rsi), %xmm5
addq $32, %rdx
movapd -32(%rdx), %xmm1
addq $32, %rsi
movddup -24(%rsi), %xmm4
movapd %xmm5, %xmm14
movddup -16(%rsi), %xmm3
movddup -8(%rsi), %xmm2
mulpd %xmm1, %xmm14
movapd -16(%rdx), %xmm0
cmpq %rdx, %rcx
mulpd %xmm0, %xmm5
addpd %xmm14, %xmm13
movapd %xmm4, %xmm14
mulpd %xmm0, %xmm4
addpd %xmm5, %xmm12
mulpd %xmm1, %xmm14
addpd %xmm4, %xmm10
addpd %xmm14, %xmm11
movapd %xmm3, %xmm14
mulpd %xmm0, %xmm3
mulpd %xmm1, %xmm14
mulpd %xmm2, %xmm0
addpd %xmm3, %xmm8
mulpd %xmm2, %xmm1
addpd %xmm14, %xmm9
addpd %xmm0, %xmm6
addpd %xmm1, %xmm7
ja .L3
.L2:
movapd %xmm13, (%rdi)
movapd %xmm12, 16(%rdi)
movapd %xmm11, 32(%rdi)
movapd %xmm10, 48(%rdi)
movapd %xmm9, 64(%rdi)
movapd %xmm8, 80(%rdi)
movapd %xmm7, 96(%rdi)
movapd %xmm6, 112(%rdi)
ret
生成的程序集（-O2 -march=x86-64 -mtune=generic -mavx）的AVX版本基本上是
fast_4:
salq $5, %rcx
vmovapd (%rdi), %ymm5
addq %rdx, %rcx
vmovapd 32(%rdi), %ymm4
cmpq %rcx, %rdx
vmovapd 64(%rdi), %ymm3
vmovapd 96(%rdi), %ymm2
jnb .L2
.L3:
addq $32, %rsi
vmovapd -32(%rsi), %ymm1
addq $32, %rdx
vmovapd -32(%rdx), %ymm0
cmpq %rdx, %rcx
vpermilpd $0, %ymm1, %ymm6
vperm2f128 $0, %ymm6, %ymm6, %ymm6
vmulpd %ymm0, %ymm6, %ymm6
vaddpd %ymm6, %ymm5, %ymm5
vpermilpd $15, %ymm1, %ymm6
vperm2f128 $0, %ymm6, %ymm6, %ymm6
vmulpd %ymm0, %ymm6, %ymm6
vaddpd %ymm6, %ymm4, %ymm4
vpermilpd $0, %ymm1, %ymm6
vpermilpd $15, %ymm1, %ymm1
vperm2f128 $17, %ymm6, %ymm6, %ymm6
vperm2f128 $17, %ymm1, %ymm1, %ymm1
vmulpd %ymm0, %ymm6, %ymm6
vmulpd %ymm0, %ymm1, %ymm0
vaddpd %ymm6, %ymm3, %ymm3
vaddpd %ymm0, %ymm2, %ymm2
ja .L3
.L2:
vmovapd %ymm5, (%rdi)
vmovapd %ymm4, 32(%rdi)
vmovapd %ymm3, 64(%rdi)
vmovapd %ymm2, 96(%rdi)
vzeroupper
ret
我猜，寄存器调度不是最佳的，但它看起来也不是很糟糕。我个人对上述内容感到满意，但此时并没有尝试手动优化它。
在Core i5-4200U处理器（支持AVX2）上，上述功能的快速版本在1843个CPU周期（中位数）中为SSE3计算两个4×256矩阵的乘积，为AVX2计算1248个周期。每个矩阵条目下降到1.8和1.22个周期。对于比较，未经过滤的慢速版本每个矩阵输入大约需要11个周期。
（循环计数是中位数值，即测试的一半更快。我只进行了大约100k重复的粗略基准测试，所以请将这些数字与盐一起使用。）
在这个CPU上，缓存效果是4×512矩阵大小的AVX2仍然是每个条目1.2个周期，但是在4×1024时，它下降到1.4，在4×4096到1.5，在4×8192到1.8，每次进入4×65536至2.2个周期。 SSE3版本每个入口保持1.8个周期，最高可达4×3072，此时它开始减速;在4×65536时，每个条目也约为2.2个周期。我相信这（笔记本电脑！）CPU此时的缓存带宽有限。
答案 1 :(得分：3)
尝试调整优化器参数：
gcc -O3 -funroll-loops --param max-completely-peeled-insns=1000 --param max-completely-peel-times=100
这应该可以解决问题。