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DAY59：阅读 #pragma unroll

但是本章节说的却不是这个, 而是指的kernel的代码内部,一个GPU上的线程在执行的过程中, 它所进行的循环(串行)处理, 通过本章节提供的#pragma unroll指示性语句, 要求编译器自动将kernel...每20次展开, 这样从原本的1000次循环, 每次干1个活，变成了循环50次(1000/20=50), 每次干20个活，这样虽然不能完全展开, 但控制成本变成了原本的1/20，同时编译器生成的目标代码体积...(3)循环unroll后, 还能让编译器充分利用硬件的能力, 压榨每条指令的潜力, 提升性能: 例如我们经常写的循环体代码中, 有这样的计算: a[base + i * 4] = ...; 其中i是循环控制变量...然后循环多次后(例如20次展开): IADD R0, R0, 80; //下20次原本的循环只需要计算1次基地址即可.这样, 编译器可以直接利用访存指令内置的立即数偏移量(0, 4, 8, 12这些)，...(注意不是完全消除了, 但是现在每20次只需要一条SP的IADD整数加法指令加上80而已，而不进行循环unroll, 则需要每次都至少一条IADD)，这样通过这种方式, 释放了宝贵的SP资源(特别是卡计算

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DAY35：阅读流程控制语句

//一共10句 这样每句do_something之间, 通过unroll, 取消了循环控制本身的代码(循环控制变量的+1, 和判断的跳转语句等等)。...这种unroll展开, 虽然我们将它归结到第二点, 看起来不是很重要，但是对于非常小的循环体之类的(例如do_something很小, 假设等价于10条编译出来的指令)， 此时循环控制本身(例如i++和...money += 0.1; } 像这种小分支的时候, 编译器目前会生成predicatied的执行语句, 即: p = is lady beautiful?...p money += 0.1 这样的三条指令.而中间并没有刚才说的(3)点中的任何其他指令.warp内的32个线程都将全部执行money += 8和money += 0.1 无论它们的条件是什么,...所以也能节省性能.但是需要说明的是, 什么样的分支会生成这种简单的前缀执行,什么样的分支会生成正常的常规分支指令,要看编译器的心情, 这并不是一个用户能控制的方面.这是第(3)点 需要说的是, 刚才的

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    【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

    对于类似的硬件或者将来可能出现的新硬件，可能需要重复很多这样的工作以及努力。因此，这个过程不像LLVM这样的编译器基础设施那样模块化以及可重用性很强。...Tensor cores运行像HMMA这样的warp同步指令来执行MMA操作。warp 同步意味着warp中的所有线程协同执行这些特殊指令，以产生 MMA 操作的输出。...在可编程性方面，可以通过三种方式利用Tensor cores：(i) 使用像 cuBLAS 这样的高级库，(ii) 在 CUDA 中使用高级 C++ API 如WMMA[1] 进行编程，或者，(iii)...WMMA API提供大矩阵操作（ ， ），以及用于加载和存储操作矩阵的实用函数。将这些API函数转换为GPU微架构特定的汇编指令的任务也被下派到NVIDIA的专用编译器中。...0x6.1 起点 本文代码生成流程的起点是像lmho.dot或者linnalg.matmul这样high level的操作，或者是从面向用户的编程模型生成的linalg dialect IR中的linalg.matmul

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    发掘 ARM GPU 的全部深度学习性能，TVM 优化带来高达 2 倍性能提升

    问题的难点在于移动端 GPU 和桌面端 GPU 存在架构上的差异，这意味着需要投入更多专门的工作来实现移动端 GPU 的优化。...Mali GPU 使用 VLIW（超长指令字，Very Long Instruction Word）架构。每个指令字包含多个操作。...Mali GPU 也可以使用 SIMD，因此大多数运算指令会在多个数据元素单元（Multiple data elements）上同时运行。[1] ? 图 1....Mali Midgrad GPU 是基于 SIMD（单指令多数据）而设计的，并且需要显性地进行向量化。在英伟达的 CUDA 中，并行性是通过 SIMT（单指令多线程）实现的，不需要显性地进行向量化。...内核 2：展开操作 循环展开（Loop unrolling）可以减少循环控制的指令，减少分支惩罚并隐藏内存读取的延迟。在 TVM 中，可以通过调用 s.unroll(axis) 来实现。

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    解析卷积高速计算中的细节，有代码有真相

    因此，当我们计算处理器的峰值速度时，我们“有点”作弊，而是参考了这种向量化的性能。这对于像向量这样的数据非常有用，我们必须对每个向量元素应用相同的指令。但是我们仍然需要设计内核来正确地利用这一点。...虽然乘法和加法被算作两个独立的浮点运算，但它们是如此常见，以至于可以使用专用的硬件单元来“融合”它们，并将它们作为一条指令执行。使用它通常由编译器处理。...在Intel cpu上，我们可以使用SIMD(称为AVX & SSE)在一条指令中处理多达8个浮点数。编译器优化通常能够自己识别向量化的机会，但为了确保这一点，我们将亲自动手。...展开是另一个优化，现在几乎完全由编译器来处理，除了在像我们这样的微内核中，我们更喜欢控制。...(y) .unroll(k, 2); 总结一下，它是这样做的： 分裂成32x24的小块。

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    Go汇编语法和MatrixOne使用介绍

    数据库中的Go语言汇编应用 - 基本向量运算加速 - Go语言无法直接调用的指令 - 编译器无法达到的特殊优化效果 MatrixOne社区 MatrixOne数据库是什么?...x86-64架构上的主流C/C++编译器，都默认使用基于寄存器的方式：调用者把参数放进特定的寄存器传给被调用函数。...这样的操作在某些C/C++编译器中，可以自动优化成使用SIMD指令的版本。而以编译速度见长的Go编译器，不会做这样的优化。这也是Go语言为了保证编译速度所做的主动选择。...如果是用C/C++，可以使用编译器内置的intrinsics函数（gcc和clang皆提供）来调用，还算方便。遗憾的是Go语言并不提供intrinsics函数。遇到这样的场景，汇编是唯一的解决办法。...高级语言编译器达不到这样的优化效果，原因是任何高级语言都不提供“根据一个比较运算的3种不同结果，分别修改3个不同的数”这样直接跟CPU指令集相关的语义。 这个例子算是对汇编语言威力的一个展示。

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    如何实现高速卷积？深度学习库使用了这些「黑魔法」

    在同一个CPU循环中，SIMD可在多个值上同时执行相同的运算/指令（如加、乘等）。如果我们在4个数据点上同时运行SIMD指令，就会直接实现4倍的加速。 ?...编译器通常会管理FMA的使用。 在英特尔CPU上，我们可以使用SIMD（AVX & SSE）在单个指令中处理多达8个浮点数。编译器优化通常能够独自识别向量化的时机，但是我们需要掌控向量化以确保无误。...展开是几乎完全被编译器负责的另一种优化方式，除了我们想要更多掌控的micro-kernel。....unroll(y) .unroll(k, 2); 它执行了： 将out分解为32x24的平铺，然后将每个平铺进一步分解为8x24的子平铺。...但是，对于特定的常用规模、不同的架构（GPU）和不同的运算参数（如扩张、分组等），专门化（specialization）是关键。这些库可能也有更专门化的实现，这些实现利用类似的trick或具体的假设。

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    英特尔最新版 CC++ 编译器采用 LLVM 架构，性能提升明显

    最新的英特尔 C/C++ 编译器使用 LLVM 架构，可提供更快的编译时间、更好的优化、增强的标准支持以及对 GPU 和 FPGA 负载转移（offloading）的支持。...在这篇文章中，我将分享我们采用 LLVM 的相关信息。我将讨论这对编译器的用户有哪些意义、我们为什么这样做以及未来的光明前景。...为支持英特尔不断发展的众多平台，我们在基于 LLVM 的编译器中重点关注了新特性和新硬件支持。除了继续提供业界一流的 CPU 优化之外，我们还加入了对 GPU 和 FPGA 的高度优化的支持。...我们基于 LLVM 的编译器将提供对 SYCL、C++20、OpenMP 5.1 和 OpenMP GPU 目标设备的支持。...你可能会注意到，这一高压力基准测试中基于 LLVM 的编译器表现与我们的经典版本相当。这样的结果依旧称得上稳健和出色。我之所以毫不犹豫把它加了进来，是因为我们要证明新版本已经完全值得大家选择了。

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    Intel Fortran 编译器

    其中最有名的当属Intel公司开发的Intel Fortran编译器。 ? Intel Visual Fortran 是 Intel 公司出品的一款 Fortran 编译器。...Intel Visual Fortran 由 Microsoft PowerStation，Compaq Visual Fortran 等早期编译器发展而来，完全兼容早期编译器的扩展语法及特有使用习惯...Intel 公司借由其独有的CPU研发经验，为 Intel Fortran 提供了最优秀的指令级优化，赋予了 Intel Fortran 卓越的计算性能！...自动矢量化 自动过程间优化（IPO） 自动 inline , unroll loop 经过优化的 MultiThread 运行时库 领先的浮点数吞吐能力 运行时错误提示：数组越界,格式符错误等 处理器调度技术...SSE,SSSE,MMX等扩展指令集 改进的分支预测 Intel Visual Fortran 可以流程的运行在 Win7/Win8 操作系统上，可嵌入 Visual Studio 环境工作。

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    ebpf内核态开发经验总结

    不定期更新 1 结构体字节对齐 以64位系统为例，最小的字节对齐是4字节(u32)对齐，最大字节对齐是8字节(u64)，按需增加保留字段，否则会被编译器优化填充。...不过可以预见到循环将在有限次执行后退出，可以使用#pragma unroll在编译期间展开for循环。当然，循环的次数是有限的，因为低内核版本的bpf本身代码指令数就非常有限（4096）。...8 verifier常见错误 8.1 存在环 back-edge from insn xx to xx 指令回跳会增加指令分析的复杂度，所以 verifier 直接禁止出现指令回跳。...for (i=0;i<1000;i++) bpf_printk("%d\n", i); return 0; } 一般解决方法是：在 for 循环前面添加 #pragma unroll...，进行循环展开，避免指令回跳。

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(一)

    在进行更深度的优化之前，先把当前的程序部署起来，这样有很多好处，比如允许使用者对当前的应用进行评估，并且减小了应用的风险因为这是一种循序渐进的演化而不是改革。...这个库包含了很多常用的并行算法，可以结合它完成复杂的算法。可以用它来快速完成一个CUDA应用的原型机。 5.2. 并行编译器 这是通过设置特殊的标记，让编译器把代码并行话的方式。...比如在展开操作中使用的#progra unroll这个标记。OpenACC提供了很多这样的指令。猛戳这里去OpenACC的官网 5.3....把双精度转换成单精度 比如 float a; ... a = a*1.02; 这段代码在GPU上计算，就会是单精度的，但是跑到主机上运算就会将1.02转换成双精度然后所有的结果都变成了双精度的了，这样结果就会有差异...要获得比较相近的结果，尽量别让x86搞这个飞机。是用FLDCW这个指令操作。 7. 优化CUDA应用 当并行化完成之后，开发者可以将注意力集中在优化。

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

    任何控制流指令(if , switch , do , for , while)都能显著影响到指令吞吐量。 12.2. 分支预测 编译器会展开循环或者优化if来进行分支预测。...这样的话，warp就不会有分支。程序猿可以使用#pragma unroll来展开循环。想知道更多滚去看编程指南。...在使用这种分支预测来优化指令时，编译器会给相关于各个线程的指令设置true or false，虽然每个指令都计划被运行，但是实际上只有那些被标记为true的线程执行。...无符号整数溢出被很好地定义，而有符号的没定义，因此编译器就给它优化。...在进行更深度的优化之前，先把当前的程序部署起来，这样有很多好处，比如允许使用者对当前的应用进行评估，并且减小了应用的风险因为这是一种循序渐进的演化而不是改革。 14.

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    TiFlash 面向编译器的自动向量化加速

    本文将简要介绍一些在 TiFlash 中使用编译器进行自动向量化所需要的入门知识。目录SIMD 介绍SIMD 函数派发方案面向编译器的优化SIMD 介绍SIMD 是重要的重要的程序加速手段。...在 Intel 平台上，SIMD指令集对应的是 XMM，YMM，ZMM 等寄存器，我们可以用 gdb 的 disassmble 指令来查看向量化的结果：#!...target，编译器会自动生成 ifunc 的实现。...*'检查编译器进行了那些向量化具体地，在 TiFlash，我们先提取某个 object file 的编译指令cat compile_commands.json | grep "/VersionFilterBlockInputStream.cpp...在实际情况下，如果 C[i] = D[i] * E[i] 的标量操作会相对占用时间，这样做循环拆分是比较有意义的。

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    4.3 CG 编译

    文章内容源自《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》，因笔者读书易中途放弃，遂每读一章节，将其移至简书平台，以此作为对自己读书的勉励。...，在 OGRE 图形引擎中就是采用这样的方法。...NVIDIA 提供的 Cg 编译器为 cgc.exe。...Cg 程序的编译不但依赖于宿主程序所使用的三维编程接口，而且依赖于图形硬件环境，因为图形硬件自身的限制，不一定支持某种 Cg 语句，例如，如果你所使用的 GPU 并不支持循环控制指令，那么在 Cg 程序中编写的循环控制语句将无法通过编译...编译器指定的着色程序入口函数名默认为 main，通常为了将顶点\片段着色程序入口函数名区别开来，而并不使用默认名称。

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    6.8 控制流语句（Control Flow Statement）

    文章内容源自《GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人》，因笔者读书易中途放弃，遂每读一章节，将其移至简书平台，以此作为对自己读书的勉励。...Cg语言中的控制流语句要求其中的条件表达式返回值都是bool类型，这一点是与C语言不同之处（C语言中，条件表达式返回值可以是0、1） vs_2_x, vp30 和 vp40 这些profile支持分支指令...（又称转移指令，branch instruction） ，for和while循环指令在这些profile中被完全支持。...在文献【3】中提到： “In other profiles, for and while loops may only be used if the compiler can fully unroll...这句话的意思是“在其他的profiles中，for和while循环只有当确切的知道循环次数时才能被使用 ”。

    1.9K30

    Ansor论文阅读笔记&&论文翻译

    由于GPU和CPU架构不同，所以定义的规则也不完全相同，比如矩阵乘法的多级tiling结构就会从“SSRSRS”改为“SSSRRSRS”以匹配 GPU 的架构。...注释，就是在草图的基础上，随机确定GPU thread bind，for 循环的 unroll、vectorize、parallize，Split 的 factor等等生成完成的代码。...这样工作节点的索引i就会单调减少，当i变成0的时候状态就是终止状态。在枚举过程中，可以将多个规则应用于一个状态以生成多个后续状态。...4.3 GPU 支持 对于GPU，我们将多级tiling结构从“SSRSRS”改为“SSSRRSRS”以匹配 GPU 的架构。...@C表示CPU的测试结果，@G表示GPU的测试结果。可以看到无论是在CPU还是GPU上，对于这些常见子图的优化，Ansor全面领先。 ?

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    GPU 渲染管线和硬件架构浅谈

    不过这个 Tile 是较大的 Tile，而不是像 Mali 芯片这样 16x16 的小 Tile。...GPU 没有分支预测单元，所以并不擅长执行分支。 CPU 可以同时发射多条指令，让指令能够并行计算，而不是一条流水线串行计算，这样可以更好的利用计算单元。...如果狭义上说，像主机平台或者苹果 M1 芯片这样可以实现 CPU 和 GPU 的零拷贝数据传输的架构才是真正的 UMA，移动端这种架构只能算是共享物理内存。...它可以通过 128bit-wide 的计算单元并行计算 4 个 FP32 或者 8 个 FP16 等类型的数据。编译器和 GPU 会合并指令以充分利用处理器资源。这也是一种指令级并行（ILP）。...unroll，for 循环是展开的，直到循环条件终止。 loop，for 循环不展开。 4.5.3 分支的性能隐患 大量 if-else 会导致 shader 指令数比较多，占用的寄存器就更多。

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    超全 | 只有高手才知道的C语言高效编程与代码优化方法（二）

    二分中断 使用二分方式中断代码而不是让代码堆成一列，不要像下面这样做： if(a==1) { } else if(a==2) { } else if(a==3) { } else if(a==4) {...如果我们不介意循环计数的顺序，我们可以这样写： for( i=10; i--; ) { ... } 这样快的原因是因为它能更快的处理i的值–测试条件是：i是非零的吗？ 如果这样，递减i的值。...但如果你需要在循环中做很多工作，那么你并不适合处理器的指令缓存。 这种情况下，两个分开的循环可能会比单个循环执行的更快。...(i=0; i<3; i++){ something(i);}//is less efficient than something(0);something(1);something(2); 编译器通常会像上面那样展开简单的...如果使用得当，内联函数甚至可以减少代码的体积： 函数调用会产生一些计算机指令，但是使用内联的优化版本可能产生更少的计算机指令。 使用查找表 函数通常可以设计成查找表，这样可以显著提升性能。

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