Question

使用avx内在函数和Kahan求和算法，我试过这个（只是“加法器”的一部分）：

void add(const __m256 valuesToAdd)
{
    volatile __m256 y = _mm256_sub_ps(valuesToAdd, accumulatedError);
    volatile __m256 t = _mm256_add_ps(accumulator,y);
    accumulatedError = _mm256_sub_ps( _mm256_sub_ps(t,accumulator),y);
    accumulator = t;
}

没有错误但是当我检查反汇编（perf记录，在ubuntu中报告）时，它显示累加器的所有元素，y和cumulativeError变量以标量方式逐个计算。

问：如何定义一个内部变量，该内部变量可以保持其“操作顺序”并仍然可以在内部指令中使用（作为矢量化）而不进行优化 -

为了确保它真的是标量，我删除了它变得更快。

有没有办法告诉gcc我需要一个变量/代码矢量化但没有别的东西可以触及？

Answer 1

如果您只想明确阻止关联数学优化，请不要使用volatile但使用函数属性禁用它们：

__attribute__ ((optimize("no-fast-math"))) 
inline void add(const __m256 &valuesToAdd) 
{
  __m256 y = _mm256_sub_ps(valuesToAdd, accumulatedError);
  __m256 t = _mm256_add_ps(accumulator, y);
  accumulatedError = _mm256_sub_ps(_mm256_sub_ps(t, accumulator), y);
  accumulator = t;
}

Live Demo。使用编译标志和属性。这个属性似乎不适用于clang（我猜有些东西是等价的，但你的问题是g ++特定的。）

g ++ 6.3，avx内在函数的Kahan求和用volatile关键字序列化

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