Exploring and Evaluating Array Layout Restructuration for SIMDization
Résumé
SIMD processor units have become ubiquitous. Using SIMD instructions is the key for performance for many applications. Modern compilers have made immense progress in generating efficient SIMD code. However, they still may fail or SIMDize poorly, due to conservativeness, source complexity or missing capabilities. When SIMDization fails, programmers are left with little clues about the root causes and actions to be taken. Our proposed guided SIMDization framework builds on the assembly-code quality assessment toolkit MAQAO to analyzes binaries for possible SIMDization hindrances. It proposes improvement strategies and readily quantifies their impact, using in vivo evaluations of suggested transformation. Thanks to our framework, the programmer gets clear directions and quantified expectations on how to improve his/her code SIMDizability. We show results of our technique on TSVC benchmark.
Les unités de calcul vectorielles sont désormais omniprésentes dans les processeurs. L'utilisation des jeux d'instructions vectoriels est un facteur clé dans la recherche de performances pour de nombreuses applications. Les compilateurs modernes ont fait d'immenses progrès dans la génération d'un code vectorisé efficace. Cependant, ils peuvent encore échouer ou générer un code vectorisé de mauvaise qualité dans certains cas, du fait d'un conservatisme trop important, de la complexité du code source ou de capacités insuffisantes. Lorsque la vectorisation échoue, les programmeurs n'obtiennent que peu d'indices sur les causes réelles et les actions correctives à entreprendre. Notre proposition d'environnement de vectorisation guidée se base sur notre outil MAQAO de contrôle qualitatif de code assembleur pour analyser les binaires produits et rechercher les causes possibles empêchant la vectorisation. Cet environnement propose des stratégies d'amélioration du code et permet d'en vérifier immédiatement leur impact en termes de performances, à l'aide d'évaluations in-vivo des transformations suggérées. Grâce à notre environnement, le programmeur obtiens des orientations claires sur la manière d'améliorer son code et une estimation quantifiée du gain espéré de telles transformations. Nous présentons les résultat de notre outil sur la suite de tests TSVC.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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