首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在OpenACC的PGI编译器中使用-fast时如何解决防止循环矢量化的循环进位依赖

在OpenACC的PGI编译器中使用-fast选项时,可以通过使用#pragma acc loop seq指令来解决循环矢量化的循环进位依赖问题。该指令将循环强制执行为顺序执行,防止编译器对其进行矢量化优化。

具体步骤如下:

  1. 在需要解决循环矢量化的循环前添加#pragma acc loop seq指令。
  2. 编译代码时使用PGI编译器,并使用-fast选项启用优化。
  3. 编译器将会根据指令将该循环强制执行为顺序执行,避免循环进位依赖问题。

这种方法适用于需要保留循环顺序执行的情况,例如存在循环依赖或者需要确保循环内部顺序执行的特定逻辑。

腾讯云提供了GPU云服务器实例,可以用于加速并行计算任务。您可以使用腾讯云GPU云服务器实例来运行OpenACC编译器,并在其中解决循环矢量化的循环进位依赖问题。您可以了解更多关于腾讯云GPU云服务器实例的信息和产品介绍,可以访问以下链接地址: https://cloud.tencent.com/product/cvm_gpu

请注意,以上答案仅针对OpenACC的PGI编译器中使用-fast选项时如何解决防止循环矢量化的循环进位依赖问题。如果您有其他相关问题或需要更多帮助,请提供更具体的信息,以便我们能够更好地帮助您。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

PGI OpenACC 2018版:原来你是这样编译器

PGI Fortran 2003, C11和c++ 14编译器提供了最先进SIMD矢量化,并受益于Linux x86、Linux OpenPOWER和macOS上新优化单和双精度数值内部函数。...新c++ 17特性 发布2018版本里,PGI c++编译器在编译c++17或- std=c++17,引入了对c++17标准部分支持。...PGI针对Tesla和多核处理器Unified Binary功能 使用OpenACC构建应用程序可以GPU上加速,也可以一个多核服务器上让所有的内核并行处理,即当您在有GPU系统上运行应用程序时...当同一个应用程序没有gpu系统上运行时,OpenACC区域将在系统所有CPU内核并行执行。...自动类型说明符可以应用于lambda参数,以创建一个多态lambda表达式。使用PGI编译器,您可以c++程序OpenACC计算区域使用lambdas。

3.3K70

Spring 动态代理如何解决循环依赖?为什么要使用三级缓存?

前言 研究 『 Spring 是如何解决循环依赖时候,了解到 Spring 是借助三级缓存来解决循环依赖。 同样在上一节留下了疑问: 循环依赖为什么要使用三级缓存?...而不是使用二级缓存? AOP 动态代理对循环依赖有没有什么影响? 本篇文章也是围绕上面的内容进行展开。 笔记也不断整理,之前可能会有点杂乱。 循序渐进,看一看什么是循环依赖?...A B 循环依赖 A 和 B 循环依赖场景: B populatedBean 查找依赖项 A 时候,从一级缓存虽然未获取到 A,但是发现 A 创建中。...二级缓存能否解决循环依赖 通过上面的图,仔细分析一下,其实把二级缓存拿掉, B 尝试获取 A 时候直接返回 A 实例,是不是也是可以? 答案是:可以! 但是为什么还是用三级缓存呢?... A 赋值: 无代理:getObject 直接返回原来 Bean 有代理:getObject 返回是代理对象 然后都放到二级缓存。

1.6K20

PGI 2014 编译器即日起提供试用,可支持AMD GPU和APU

为针对高效能运算,并加入全新效能及简易程序功能,并行计算编译器与开发工具 PGI 即日起推出全新 PGI 2014 编译器,新版本针对 NVIDIA 和 AMD GPU 加速器加入 OpenACC 2.0...PGI 2014 编译器与工具 相较于采用最新 AVX 型多核心 Intel 和 AMD x64 处理器 GCC 编译器执行最新 SPEC OMP2012 效能评测套件,其效能平均快 75%....新功能方面,透过 Fortran 2003 、 C99 和 C++ 编译器扩大支援主要 OpenACC 2.0 功能,提供例行指令 ( 加速器区域内程序指令 ) 、非结构性资料生命周期和更多其他功能...AMD 全球副总裁暨服务器事业总经理 Suresh Gopalakrishnan 则表示, PGI 从 AMD 支援 OpenACC 独立式 GPU 和 APU 能发挥极致效能,将有助排除加速器广泛普及许多障碍...即日起, PGI中国区代理商吉浦迅科技提供 PGI 2014 编译软件与工具,新使用者可浏览www.pgroup.com网站,完成注册后可免费下载 PGI 2014 免费试用版。

1.4K90

NVIDIA发布全新OpenACC工具套件

学术界免费使用 此次发布OpenACC工具套件将让用户更快地实现OpenACC入门。如果你是一名研究人员,那么它几乎可以提供你所需一切,让你能够快速而轻松地对GPU进行编程。...全新OpenACC工具套件包含行业领先、用于Linux系统PGI加速器Fortran/C语言工作站编译器套装软件,该软件支持OpenACC 2.0标准。...OpenACC一大主要特性是高性能移植,而PGI OpenACC编译器则把这一优势推向全新高度。该编译器首次能够x86多核CPU和GPU上加速OpenACC代码。...因此,当你没有一台配备GPU系统,该编译器会在多个x86 CPU核心上完成代码并行化以便提升性能。...当系统中有GPU,该编译器将会针对GPU做代码并行化优化,最终与多核CPU相比可带来5~10倍性能提升。

1.2K50

OpenACC帮助天体物理研究人员洞悉暗能量

“核反应,即使 是我们为提高计算效率而使用最简单反应,也要消耗一次 MAESTRO典型计算10-20%时间,因此我们预期加速器上 加速能够对该代码产生实质性影响。”...“我们系统主要工作量通常可以表示为 空间单个格点上独立循环,因此大部分并 行都是用OpenMP导语加速这些循环”,卡茨 说。...解决方案 该团队选择使用PGIOpenACC编译器PGI公 司走在OpenACC开发前列。卡茨从向量化关 键模块之一开始——“状态方程”模块——该模块 任务是逐点计算热力学属性。...“学习如何高效 使用OpenACC导语和将该模块向量化花费两周 时间。还需要投入一两周时间调整代码,以便我 们可以实现、使用通信更加友好重力求解器, 然后将它在GPU上加速。”...该团队讨论过将天体物理动力学求解器整体放到 GPU上可能性,这种情形下,主机节点将主要 承担通信操作。 “我现在忙着重构CASTRO代码,以便在用 OpenACC加速能直观一些”,卡茨说。

94980

使用@Async异步注解导致该Bean循环依赖启动报BeanCurrentlyInCreationException异常根本原因分析,以及提供解决方案【享学Spring】

Spring不是解决循环依赖问题吗,它是支持循环依赖呀?怎么会呢? 不可否认,在这之前我也是这么坚信,而且每次使用得也屡试不爽。...: 【小家Spring】一文告诉你Spring是如何利用"三级缓存"巧妙解决Bean循环依赖问题 我通过实验总结出,出现使用@Async导致循环依赖问题必要条件: 已开启@EnableAsync...支持 @Async注解所在Bean被循环依赖了 背景 若你是一个有经验程序员,那你开发必然碰到过这种现象:事务不生效。...使用以及原理、源码分析(@EnableAsync) 自己依赖自己方案带来问题分析 说明:所有示例,都默认@EnableAsync已经开启~ 所以示例代码不再特别标注 自己依赖自己这种方式是一种典型使用循环依赖方式来解决问题...其实这个问题答案在上篇文章后半拉已经解释了,详见 【小家Spring】一文告诉你Spring是如何利用"三级缓存"巧妙解决Bean循环依赖问题 虽说他俩原理都是产生代理对象,且注解使用方式几乎无异

14.5K94

Auto-Vectorization in LLVM

这些矢量器关注不同优化机会,使用不同技术。SLP矢量器将代码中发现多个标量合并为向量,而循环向量器则扩展循环指令,以多个连续迭代操作。...有些程序员使用'restrict'关键字来通知编译器指针是分离,但是我们示例循环向量器无法知道指针A和B是唯一。...还可以在对结构成员指针访问上添加运行时检查。 支持许多变体,但是有些依赖于未定义行为被忽略变体(就像其他编译器一样),仍然没有被矢量化。...当向量化和展开因子较大,行程计数较小循环可能会将大部分时间花费标量(而不是矢量)代码。...为了解决这个问题,内环矢量器被增强了一个特性,允许它用矢量化和展开因子组合对尾数循环进行矢量化,这使得小行程计数循环更有可能仍然矢量化代码执行。

3.1K30

链表算法题之中等级别,debug调试更简单

我们再回到题中案例,而上面说位数不够也是需要考虑一种情况。再一步步分析下如何进行两两节点相加。 第一组节点相加为2+5=7,不满足进位。...节点【5】即最后一个节点,此时退出循环,最后将 slow 指针 next 指向 fast 指针指向节点。...,此时 nextNode 节点为【2】,那该节点下一个节点为【3】 第二步,节点【3】和节点【4】 现在 nextNode 节点为【4】,再次进入递归循环,节点【4】 next 就为 null,...当节点【3】和节点【4】交换后,节点【3】不就正好指向了返回节点【5】 四,总结 解决链表相关题目,我们大多可以使用双指针(快慢指针),数组,递归,迭代这 4 种方式。...在做完简单题目后,再加上本篇文章 3 道中等题目,使用双指针,递归就可解决大多数题目。后面将中等题目刷完后,再来看看链表题目有多少是可以用上述几种方式去解决

33920

Intel Fortran 编译器

Fortran语言编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。...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扩展语法及特有使用习惯...目前,Intel 软件被Microsoft,GE通用电气,NASA美国航空航天局,船重工等大型国内外企业广泛使用。被应用于力学,电磁学,热学,化学等不同科研及计算领域。...如果您希望可视化开发环境(IDE)中进行开发,您需要单独安装 Visual Studio,各版本匹配情况如表: ? ? Intel Visual Fortran 可以获得高效稳健执行代码!...首先得益于其卓越优化能力: 扩展预处理语句,宏,条件编译等。 编译前优化,把多数无需运行时计算部分,在编译完成。 自动识别可优化语句。

3.2K60

这几个方法颠覆你对Pandas缓慢观念!

这个特定操作就是矢量化操作一个例子,它是Pandas执行最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas矢量化运算?...一个技巧是根据你条件选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后向量化操作实现上面新特征添加。...▍使用HDFStore防止重新处理 现在你已经了解了Pandas加速数据流程,接着让我们探讨如何避免与最近集成到PandasHDFStore一起重新处理时间。...以下是一些经验,可以在下次使用Pandas大型数据集应用这些经验法则: 尝试尽可能使用矢量化操作,而不是df 解决for x问题。...如果你代码是许多for循环,那么它可能更适合使用本机Python数据结构,因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂操作,其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决,请使用.apply方法。

2.9K20

这几个方法会颠覆你看法

这个特定操作就是矢量化操作一个例子,它是Pandas执行最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas矢量化运算?...一个技巧是根据你条件选择和分组DataFrame,然后对每个选定组应用矢量化操作。 在下一个示例,你将看到如何使用Pandas.isin()方法选择行,然后向量化操作实现上面新特征添加。...▍使用HDFStore防止重新处理 现在你已经了解了Pandas加速数据流程,接着让我们探讨如何避免与最近集成到PandasHDFStore一起重新处理时间。...以下是一些经验,可以在下次使用Pandas大型数据集应用这些经验法则: 尝试尽可能使用矢量化操作,而不是df 解决for x问题。...如果你代码是许多for循环,那么它可能更适合使用本机Python数据结构,因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂操作,其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决,请使用.apply方法。

3.4K10

多样性计算时代,鲲鹏迁移和调优关键技术全解读

1鲲鹏 DevKit 中汇编翻译特性应用和实现 编译器无法编译源码其他平台汇编代码,因此如何高效识别 x86 汇编代码并快速迁移到鲲鹏平台上,是鲲鹏生态快速建设和拓展亟需解决一个技术课题。...华为鲲鹏编译技术专家乐永年表示,具体解决思路上,首先需要提供高效汇编翻译能力;其次,针对用户汇编代码使用情况,有重点解决汇编翻译;最后,帮助用户维持项目中源码,从而提供源码级高可维护性。...介绍具体解决方案外,乐永年还分享了汇编代码翻译几个细节问题。...软件加速库方面,薛永辉重点介绍了如何通过软件编码提升软件性能几个技巧,如通过解决 IO(访存)瓶颈、改善流水线、算法优化提升性能等,此外,还有一些其他常见优化技巧,如指令重排、循环展开、标量替换、循环分块...毕昇编译器重点优化了循环矢量化及 SLP 矢量化,充分保持程序局部性,高效提升计算密集型场景性能。 Pipeline 优化。编译器在做后端基于硬件流水线优化,特定场景下可以带来很多收益。

59930

【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法高性能GPU代码,性能持平cuBLAS

前言 本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读,学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效GPU代码。...本文认为,引入MLIR之前,IR基础设施并不能有效地解决自动生成特定领域库问题。特别是,很难使用单个IR来表示和转换高,,低级别的抽象。...warp调度器选择一个准备好执行warp并将其派发到compute cores。当一个warp碰到数据依赖它会停止,并且warp调度器会选择另一个准备好执行warp。...通过这种方式,我们可以防止global memory对 C 进行重复加载和存储,并且仅在线程块tile处理开始和结束执行它们。(2)展开这些循环揭示了A和B上所有loads。...每次迭代循环中执行计算索引也需要向前移动移动一次。

2.3K20

07KT97 GJR5253000R4270 提供可配置应用数据模型和命令映射

07KT97 GJR5253000R4270 提供可配置应用数据模型和命令映射图片尽管Neon编译由于其中控制流而未能向量化该循环,但情况并非总是如此。在这段代码中继续语句起着转到回到循环顶端。...有时编译器可以使用中频转换将控件依赖关系更改为数据依赖关系,然后对循环进行矢量化。有时候,中频转换基于原始条件,将比较和分支序列更改为两个值条件选择。...在其他情况下,比较和分支序列被修改变量或保持变量不变屏蔽操作所取代。对于这个代码,中频转换需要在每次循环迭代中进行力计算。然后,它使用一个掩码将计算值或零添加到循环底部lax、lay和laz。...这种重写会导致执行一些原始代码不会执行浮点计算。编译器无法知道这些额外浮点运算是否会导致原始代码不会发生异常。...gcc,只有以下情况下才进行这样优化-fno-补漏白-数学被使用,它包含在-Ofast对于gcc。

18710

ABB HIEE320606R1 独立软件包中提供软件应用程序

ABB HIEE320606R1 独立软件包中提供软件应用程序图片随着Arm推出可扩展矢量扩展(SVE)作为ARMv8-2可选扩展,编译器自动矢量器可以优化SVE或Neon之间进行选择。...程序员可以通过gcc来影响这个选择-前进编译器标志。例如-march=armv8.2-a+sveArmv8.2-A和上启用SVE-march=armv9-a+nosve禁用Armv9-A上SVE。...区别SVE和霓虹一个重要特征是应用于向量每个元素(车道)预测。通过使用矢量预测,SVE经常可以对Neon不能实现循环进行矢量化。有时,当一个循环可以用SVE或霓虹矢量化时,SVE实现会更有效。...例如,SVE预测可以消除Neon矢量化所需要一些矢量比较和选择。对SVE和这两个关键属性良好描述可以IEEE微论文“Arm可伸缩向量扩展”中找到。艾尔。, 2017)[1]。...Petrogalli,2018)中找到了SVE机器学习应用[3].这篇博客描述了一个对HACCmk基准测试中出现循环进行矢量化案例研究。

18220

ABB GJR5253100R028 OPC UA和云边缘连接

ABB GJR5253100R028 OPC UA和云/边缘连接图片就循环向量化而言,循环条件语句通常会阻止向量化发生。某些简单情况下,编译器可以执行中频转换以允许结果循环向量化。...中频转换通常计算采用和未采用路径结果,并使用条件选择指令而不是分支,但是这种结果并不总是可能。其他时候,这是可能,但是与生成非向量代码相比,这被认为是次优。...在这个HACCmk内核,中频转换被编译器认为是无益。很可能是因为计算成本很高,而且有多个变量,每个变量都需要条件选择。当不需要,围绕力计算分支被认为是更高性能。...因此,循环不能使用Neon进行矢量化。我们可以用-fopt-vec-info-错过gcc标志,打印有关失败矢量化尝试信息。

37910

Java编译器优化技术

当一个表达式程序多次出现时,编译器可以将其计算结果存储一个临时变量,然后在后续引用中直接使用这个临时变量,而不需要重复计算。这样可以避免重复计算开销,提高程序执行效率。...然而,使用CSE技术,编译器会将该表达式计算结果存储一个临时变量,然后需要使用该表达式地方,直接使用临时变量值。...JAVA编译器优化作用和应用场景JAVA编译器优化,指令重排序和消除有助于提高程序执行效率和性能,以此优化程序运行速度和资源利用。...指令重排序JAVA编译器优化中常用于:提高指令级并行度:重排序可以将无依赖关系指令并行执行,充分利用多核处理器并行计算能力。...例如,循环内部条件判断语句或计算表达式,如果存在不依赖循环迭代变量计算,可以将其移动到循环外部。

33671

python中使用矢量化替换循环

这就是 python 实现矢量化变得非常关键地方。 什么是矢量化矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作技术。...使用 Pandas DataFrame ,这种差异将变得更加显著。 数学运算 在数据科学使用 Pandas DataFrame ,开发人员使用循环通过数学运算创建新派生列。...,与Python 循环相比,矢量化操作所花费时间几乎快 1000 倍。...解决机器学习/深度学习网络 深度学习要求我们解决多个复杂方程式,而且需要解决数百万和数十亿行问题。 Python 运行循环来求解这些方程式非常慢,矢量化是最佳解决方案。...与 Python 循环相比,它快 165 倍。 结论 python 矢量化速度非常快,无论何时我们处理非常大数据集,都应该优先于循环

1.6K40

源码阅读:VictoriaMetricsgolang代码优化方法

(*indexDB) } 存储索引对象被引用得非常频繁,且存在索引切换可能。 在这种场景下,使用 sync.Value 来解决并发环境下对象引用。...fast path代表了绝大多数time series处理路径,对内存优化主要集中fast path上。...关于fastcache组件,请看我这篇分析:《介绍一个golang库:fastcache》 使用mmap系统调用来分配内存,这样内存就绕过了GC 自己来记录对象一个大数组起始位置,紧凑存放。...请移步到我这篇文章:《vm仿照RoaringBitmap实现:uint64set》 位运算技巧 请移步到我这篇文章:《如何计算一个uint64类型二进制值尾部有多少个0》 if语句上string...()转换会被编译器优化 请移步到我这篇文章:《golangif比较string转换会被编译器优化》 强制约定了for循环写法 range 迭代过程返回是迭代值拷贝,如果每次迭代元素内存占用很低

1.1K20

深入解析java虚拟机:编译概述,即时编译技术

即时编译技术 传统编译只需要为源代码生成对应机器代码即可,而即时编译是与运行时密切相关,即编译器需要考虑何种情况下进行编译、编译完成后机器代码如何被虚拟机使用等。...JDK 7及之前版本,可以使用-XX:CompileThreshold=调整编译一个方法时机,但是开启分层编译后,该参数会被忽略,判断一个方法是否编译条件不再基于单个参数,而是综合考虑一系列因素和多个参数...假如有一个包含了千万次循环方法,方法只执行一次,此时如果等待方法执行完成再进行编译,由于方法只调用一次,编译器将没有机会使用编译后代码。...为了防止编译器做这种无用功,需要一种技术解释执行循环期间将代码替换为编译后代码,即循环第N次使用解释执行,第N+1次使用编译后代码,这样就能将“下一次调用”缩小到“下一次循环”。...除了上述这个例子外,编译器优化还会做很多乐观假设,它广泛使用fast/slow惯例,乐观地认为大部分情况程序都是走快速路径fast,而只有极少数情况走慢速路径slow。

27550
领券