自动矢量化编译优化技术(Automatic Vectorization)

自动矢量化技术是编译器优化的一种,它在不修改C/C++源代码的情况下,利用SIMD指令集进行优化,提高代码执行效率。当循环内的数据独立时,如浮点运算,编译器可以使用SSE等指令进行矢量化优化。尽管有依赖关系的循环可能无法优化,但现代编译器如Intel C++ Compiler和GCC已支持此功能。Microsoft Visual Studio也将跟进。虽然多份代码编译可确保向后兼容,但自动矢量化带来了更好的代码可移植性。该技术的发展值得关注。

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自动矢量化技术,是编译器代码优化技术的一种,即在不改变C/C++源代码的情况下,自动编译产生使用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data,SIMD)指令集的二进制码,包括MMX,SSE,SSE2,SSE3,SSSE3,SSE4,AVX,而不是程序员手动编写汇编层次的优化代码。

 

举例如下:

float a[N], b[N], c[N];
for(int i=0; i<N; ++i)    
    c[i] = a[i] + b[i];


 

上述代码中,逐项相加,并且a,b,c三个数据间是相互独立的,因而编译器可以对其进行矢量化优化,比如对于SSE指令集,XMM 128位寄存器,一次可以执行4个浮点运算,即

float a[N], b[N], c[N];
int i;
for(i=0; i<N-4; i+=4)
{
    __asm    
   {  
         movups xmm0, a[i];
         addps  xmm0, b[i];
         movups c[i], xmm0;
    }
}
for(; i<N; ++i)  
    c[i] = a[i] + b[i];


 

当N较大时,如大于100,矢量优化后的执行速度提升是明显的。

 

同样,对于其它类型的数值运算,如整形和双精度浮点数,可用类似的指令如mulps,mulpd,addpd,subps,subpd等进行优化。

 

当循环内部有依赖关系导致无法优化时,编译器将产生通用汇编代码。

 

目前矢量优化技术在当前流行的编译器上已经得到支持,如Intel C++ Compiler,GCC,预计Microsoft Visual S

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