VVS_AMD Dec 13 2024 at 18:15

Сравнение эффективности компиляторов под Эльбрус на примере решета Эратосфена

Medium

4 min

4.2K

Review

На Хабре уже было тестирование Эльбрусов на разных языках программирования (например, здесь). И данный обзор стоит рассматривать как дополнение, с ещё одним тестом, новыми версиями компиляторов и новыми участниками (Rust, С++). Также обзор сделан с упором на тест возможностей именно компиляторов и настройки оптимизации.

Предыстория

Однажды получив доступ к серверу на базе Эльбрус 8С, появилось желание оценить эффективность его работы с Java. Я уже был осведомлён о сложности JIT-компиляции на e2k и о проделанной ребятами из УниПро работе. Но, сделав замеры, их нужно с чем-то сравнить. Для этого хорошо подходят C++ и Rust, компиляторы которых должны лучше справляться с оптимизацией под e2k. Особенно C++, компиляции которого уделено большое внимание в рекомендациях МЦСТ. В качестве тестов был выбран расчёт простых чисел с помощью решета Эратосфена (блочный вариант). Теоретически, алгоритм должен хорошо оптимизироваться под e2k. И тем интереснее посмотреть, как с этим справятся компиляторы на разных языках.

Тестовые стенды:

x86:

AMD FX-6300@3500 Мгц. (турбобуст отключен).
Intel Celeron (Haswell) G1820@2700 Мгц.

Софт:

Ubuntu 22.04.

Java: OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.25+9-post-Ubuntu-1ubuntu122.04).

Rust: rustc / cargo v.1.83.0; LLVM version: 19.1.1.

C++: GCC v11.4.0; LLVM version 19.1.5.

e2k:

Эльбрус 8С@1200 Мгц.

Софт:

Elbrus Linux 7.2

Java: OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.15-Unipro+0-adhoc.root.openjdk11-11.0.15).

Rust: rustc / cargo v.1.57.0.

C++: lcc:1.26.22:Jan-10-2024:e2k-v4-linux (gcc (GCC) 9.3.0 compatible)

Испытуемые: Java, Rust, C++(GCC, LСC).

Тестовая задача

В качестве теста выступает решето Эратосфена в блочном варианте. Один поток. На трёх языках реализовано максимально идентично. Программа в консольном варианте. Есть возможность повторного расчёта.

исходник и jar-архив Java;
исходник и исполняемые (Win, Linux) файлы (+ ассемблер) Rust;
исходник и исполняемые (Linux) файлы (+ ассемблер) C++.

Методика тестирования

Выполняем два запуска по пять прогонов поиска простых чисел в диапазоне 0 - 5*10⁸. Первый прогон прогревочный и в расчёт не идёт. Для Java прогревочный проход обязателен. И, как показала практика, на C++ и Rust первый прогон тоже чуть медленнее. По оставшимся результатам двух прогонов вычисляется средний показатель.

Описание опций тестирования

gcc O0: $ g++ -march=native main.cpp -o eratosthenes_O0
gcc O2: $ g++ -O2 -march=native main.cpp -o eratosthenes_O2
gcc O3: $ g++ -O3 -march=native main.cpp -o eratosthenes_O3
gcc O4: $ g++ -O4 -march=native main.cpp -o eratosthenes_O4
gcc O4 +fast-math: $ g++ -O4 -march=native -ffast -ffast-math main.cpp -o eratosthenes_O4fast-math
gcc O4 +fast-math +PGO: двухфазная компиляция.
1-я фаза.
- g++ -O4 -march=elbrus-v4 -ffast -ffast-math -fprofile-generate -Wall -c -fmessage-length=0 -MMD -MP -MF"pgo-1.d" -MT"pgo-1.d" -o "pgo-1.o" "main.cpp"
- g++ -fprofile-generate -o "pgo-1" pgo-1.o
Сбор статистики: $ ./pgo-1 с диапазонами: 100 миллионов; 500 миллионов; 2 миллиарда.
2-я фаза.
- g++ -O4 -march=elbrus-v4 -ffast -ffast-math -fprofile-use -Wall -c -fmessage-length=0 -MMD -MP -MF"pgo-1.d" -MT"pgo-1.d" -o "pgo-1.o" "main.cpp"
- g++ -fprofile-use -o "eratosthenes_O4fast-math+PGO" ./pgo-1.o
gcc O4 +fast-math +PGO +long_int: Все типы int в коде заменены на long int;
перед циклом с вызовом "makeHoles(&block, curPnIdx);" ставим "#pragma swp".
Затем выполняем двухфазную компиляцию.
1-я фаза.
- g++ -O4 -march=elbrus-v4 -ffast -ffast-math -fforce-loop-apb -fforce-vect -fforce-swp -fprofile-generate -Wall -c -fmessage-length=0 -MMD -MP -MF"pgo-1.d" -MT"pgo-1.d" -o "pgo-1.o" "main.cpp"
- g++ -fprofile-generate -o "pgo-1" pgo-1.o
Сбор статистики: $ ./pgo-1 с диапазонами: 100 миллионов; 500 миллионов; 2 миллиарда.
2-я фаза.
- g++ -O4 -march=elbrus-v4 -ffast -ffast-math -fforce-loop-apb -fforce-vect -fforce-swp -fprofile-use -Wall -c -fmessage-length=0 -MMD -MP -MF"pgo-1.d" -MT"pgo-1.d" -o "pgo-1.o" "main.cpp"
- g++ -fprofile-use -o "eratosthenes_O4long_int+PGO" ./pgo-1.o

Результаты тестов

Некоторые неожиданности.

Опция -march=native ни на одной из платформ не дала профита по сравнению с -march=x86-64. При этом исполняемый файл, полученный с такой опцией на AMD FX, на Intel Celeron (Haswell) выпадал с ошибкой: "Недопустимая инструкция (образ памяти сброшен на диск)".

	gcc/lcc O0	gcc/lcc O2	gcc/lcc O3	gcc/lcc O4	lcc O4 +fast-math	lcc O4 +fast-math +PGO	lcc O4 +fast-math +PGO +long_int	Rust O2	Rust O3	Java
Elbrus 8C @ 1.2Ghz	45712	4694	3912	3830	2479	2149	1968	4941	5033	19357
AMD FX @ 3.5Ghz	7743	2373	2208	2205	--	--	--	1818	1918	4635
Cel G1820 @ 2.7Ghz	7508	1648	1523	1543	--	--	--	1183	1213	5123

Пояснение к результатам тестов

Жирным выделены результаты самых удачных настроек компиляции для каждой машины.
Некоторые опции компиляции, указанные в таблице, не дали никакого прироста к производительности на x86. По этой причине полноценное тестирование с этими опциями не проводилось и данные в таблице не заполнены.
Обозначение gcc/lcc означает, что x86 использовался компилятор gcc, а на e2k - lcc (компилятор МЦСТ, совместимый с gcc).

Сравним на графике результаты компиляции C++. Сразу бросается в глаза разница между lcc O0 и lcc O2 на Эльбрусе. Такова плата за запуск неоптимизированных программ на e2k.

В отличие от x86, для Эльбруса оптимизация O4 даёт профит.

( ! ) К сожалению, на период проведения тестов и написания статьи двухфазный режим компиляции для Rust не доступен. Как появится такая возможность, результаты будут добавлены в таблицу.

Таким образом, для Rust везде лучший результат показала оптимизация O2.

Итак, лучшие настройки оптимизации для данного теста на платформах:

x86: Rust - O2, C++ - O3.
e2k: Rust - O2, C++ - O4 +fast-math +PGO +long_int.

P.S.

Не являюсь специалистом по Rust и C++. Код достаточно простой и там вряд ли будут серьёзные недочёты. Но мог недоработать в плане настроек компиляции.
Благодарю компанию МЦСТ за возможность ознакомления с ЦП семейства Эльбрус!

Hubs: