自动矢量化编译优化技术（Automatic Vectorization）

最新推荐文章于 2024-06-14 09:17:26 发布

lifesider

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分类专栏： HPC 文章标签：优化 vectorization 汇编 microsoft 编译器 compiler

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lifesider/article/details/6571192

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