GCC自动矢量化在减少循环中失败

gcc auto-vectorization fails in a reduction loop

本文关键字：循环 失败 矢量化 GCC      更新时间：2023-10-16

我试图用自动矢量化标志编译我的代码，但是我在一个非常简单的还原循环中遇到了故障：

double node3::GetSum(void){
    double sum=0.;
    for(int i=0;i<8;i++) sum+=c_value[i];
    return sum;
}

c_value[i]数组的定义为

class node3{
private:
    double c_value[9];

自动矢量化汇编返回： 在Node3.CPP上分析循环：10 

node3.cpp:10: note: step unknown.
node3.cpp:10: note: reduction: unsafe fp math optimization: sum_6 = _5 + sum_11;
node3.cpp:10: note: Unknown def-use cycle pattern.
node3.cpp:10: note: Unsupported pattern.
node3.cpp:10: note: not vectorized: unsupported use in stmt.
node3.cpp:10: note: unexpected pattern.
node3.cpp:8: note: vectorized 0 loops in function.
node3.cpp:10: note: Failed to SLP the basic block.
node3.cpp:10: note: not vectorized: failed to find SLP opportunities in basic block.

我真的不明白为什么它不能确定SLP的基本块。而且，我想我不明白什么是" STMT中的不支持的使用"：这里的循环简单地总结一个顺序访问数组。

在类的private中定义了c_value[]？

是否会引起此类问题？

预先感谢。

注意：以g++ -c -O3 -ftree-vectorizer-verbose=2 -march=native node3.cpp的形式编译，并使用更具体的-march=corei7尝试，但结果相同。GCC版本：4.8.1

我设法在结尾处用以下技巧向量矢量化循环：

double node3::GetSum(void){
    double sum=0.,tmp[8];
    tmp[0]=c_value[0]; tmp[1]=c_value[1]; tmp[2]=c_value[2]; tmp[3]=c_value[3];
    tmp[4]=c_value[4]; tmp[5]=c_value[5]; tmp[6]=c_value[6];tmp[7]=c_value[7];
    for(int i=0;i<8;i++) sum+=tmp[i];
    return sum;
}

我在哪里创建了虚拟阵列tmp[]。这个技巧以及另一个汇编标志，即 -funsafe-math-optimizations（@mysticial：这实际上是我唯一需要的东西，-ffast-math与其他我显然不需要的其他内容）使自动矢量化成功。

。

现在，我真的不知道此解决方案是否真的会加快执行力。它确实向量化，但我添加了一个分配操作，因此我不确定是否会更快地运行。我的感觉是，从长远来看（多次调用功能），它确实会加快速度，但我无法证明这一点。无论如何，这是解决矢量化问题的可能解决方案，因此我将其作为答案发布。

矢量化减少的自由与其他（字面上）不安全的优化相结合，这很烦人。在我的示例中，一个错误是通过-mavx和-funsafe -math -math -optimizations浮出水面（与GCC但不是G ），其中永远不要触摸的指针被抓住。自动矢量化并不能始终如一地加快如此短的循环，尤其是因为使用HADD指令的总和表曲线减少了更常见的CPU。

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