Продолжаю тему межпроцедурных оптимизаций, введение в которую можно найти в предыдущем посте. Сегодня хочется немного порассуждать о подстановке функции (inlining) и о том, как подстановка влияет на производительность приложения.

Одной из самых интересных и важных компонент современного оптимизирующего компилятора является межпроцедурный анализ и оптимизации. Хороший стиль программирования и необходимость разделения работы между разработчиками диктует необходимость разбиения большого проекта на отдельные модули, в которых основные утилиты реализованы как «черные ящики» для всех основных пользователей. Детали реализации, в лучшем случае, известны паре-тройке конкретных разработчиков, ну а иногда, за давностью лет, и вообще никому неизвестны. (А что поделаешь – специализация, глобализация). Ваш код, зачастую, содержит вызовы внешних функций, тела которых определены во внешних файлах или библиотеках и ваши знания о этих функциях минимальны. Ну и помимо этого при разработке больших проектов плодятся всякие глобальные переменные, с помощью которых компоненты большого проекта обмениваются ценной информацией, и для того, чтобы разобраться в работе вашей части кода в случае каких-то проблем, бывает необходимо перелопатить массу кода. Очевидно, что все это сильно осложняет и работу оптимизирующего компилятора. Какие негативные эффекты порождает модульность и есть ли в компиляторе специальные средства для их преодоления – тема для большого разговора. Сейчас я попытаюсь начать такой разговор. Я расскажу о некоторых интересных особенностях работы оптимизирующего компилятора на примере работы компилятора Intel. Ориентироваться буду на OS Windows, поэтому опции компилятора привожу характерные для этой платформы. Ну и чтобы облегчить себе жизнь, я иногда буду использовать аббревиатуры IPA для межпроцедурного анализа и IPO для межпроцедурных оптимизаций. А начну я с рассказа о моделях межпроцедурного анализа и графе вызовов.

Предыдущий мой пост был посвящен цикловым перестановочным оптимизациям, проблемам распознавания циклов, разрешению неоднозначности при работе с памятью, определению и важности зависимостей. Теперь я хочу сделать обзор одной из самых эффективных цикловых оптимизаций — автовекторизации. Хочется обсудить вопросы эффективности оптимизации, а также попытаться понять, какие факторы эту эффективность определяют. Всем, кому это интересно – добро пожаловать. При обсуждении я буду ориентироваться на интеловский автовекторизатор и автовекторизатор gcc 4.7.2. gcc я буду исследовать, чтобы подтвердить, что те принципы векторизации, которые я здесь пытаюсь сформулировать, имеют достаточно общую природу. Заодно мне, конечно, хочется понять уровень автовекторизации в gcc. Тут, конечно, есть некий элемент неравенства, поскольку я использую последний компилятор Интел, но не самую топовую версию gcc, но в основном я буду ориентироваться при сравнении на SSE инструкции. (Кстати, Intel активно участвует в разработке автовекторизатора gcc). Поскольку Intel и интеловский компилятор мне ближе, то ему я уделю кое-где больше внимания. Я не претендую на то, что я векторизаторный гуру и буду рад, если кто-то увидит мои ошибки и меня поправит. Букв будет много.

Этот пост снова посвящается цикловым оптимизациям. Почему вообще речь зашла о цикловых перестановочных оптимизациях? Дело в том, что это одна из самых эффективных частей оптимизирующего компилятора. В число цикловых перестановочных оптимизаций входит как автовекторизация так и автопараллелизация. У этих оптимизаций существует своя специфика, но в целом у всех цикловых оптимизаций общие проблемы и общие методы их решения.
Часто приходится слышать мнение, что компилятор во многих случаях «тупит». Мне хочется здесь побыть адвокатом компилятора, чтобы показать, что жизнь компилятора не так уж легка, возможно вызвать легкую долю сочувствия к его нелегкой доле и показать, какие существуют объективные трудности при обработке программы и почему во многих случаях компилятор совершенно обоснованно не может сделать ту или иную оптимизацию, которая кажется очевидной программисту. Ну и заодно я хочу продемонстрировать некоторые возможности помочь компилятору в его работе. Понятно, что иногда существуют и субъективные факторы, в лице разработчиков, которые по како-либо причине не реализовали ту или иную функциональность внутри компилятора.

В предыдущих посте Основные проблемы влияющие на производительность ... я написал о том, что анализ производительности — задача сложная и ее нельзя в большинстве случаев решить без анализа исходного кода, без изучения того, как реализован тот или иной алгоритм и без знания вычислительной архитектуры, на которой приложение будет выполняться. В этом посте я хочу показать пример оптимизации программы, базирующийся на идее разбиения цикла.

Продолжаю разговор об оптимизации приложений, начатый здесь в посте «Существует ли простая оценка качества оптимизации приложения?»

Про процессоры можно говорить много и подробно и, наверняка, среди читателей Хабра есть масса людей споcобных на такие разговоры. Но моя точка зрения на процессор сугубо прагматичная. Поскольку меня интересует производительность приложения, через призму производительности процессора, то мне достаточно понимания базовых принципов работы вычислительного ядра. А также методов, которые существуют, чтобы на эти базовые принципы воздействовать. Буду я ориентироваться на архитектуру Intel64. Это вызвано тем, что в нашей команде анализа производительности мы занимаемся анализом работы оптимизирующего компилятора Intel, в основном, именно для этой архитектуры. На рынке вычислительных систем для высокопроизводительных вычислений эта и совместимые архитектуры занимают львинную долю, поэтому большинство проблем производительности имеет довольно общую природу. Давайте я коротко перечислю те основные проблемы и возможности, которые определяют производительность ядра и вычислительной системы и предложу короткий список различных оптимизаций, призванных влиять на эти проблемы.

Тише едешь дальше будешь...? Оценка производительности.

Больше 7 лет я занимаюсь анализом производительности в составе группы Performance Analysis новосибирского отделения Интел. Мы работаем над улучшением производительности различных приложений, а точнее, ищем способы, с помощью которых ее смог бы улучшить наш компилятор. За это время накопился полезный опыт, который, на мой взгляд, был бы интересен посетителям уважаемого Хабра. Речь в данном случае будет идти не об алгоритмической оптимизации приложений, а о различных модификациях приложений без принципиального изменения их алгоритмов. Понятно, что алгоритмические оптимизации программы тоже имеют право на жизнь, но это совсем другая задача.