インテル® C++ コンパイラー 16.0 ユーザー・リファレンス・ガイド
ユーザー指示または SIMD ベクトル化は、OpenMP* 並列化が自動並列化を補足するように、自動ベクトル化を補足します。下記の図でこの関係を示します。ユーザー指示によるベクトル化は SIMD (Single-Instruction, Multiple-Data) 機能として実装され、SIMD ベクトル化と呼ばれます。
SIMD ベクトル化機能は、インテル製マイクロプロセッサーおよび互換マイクロプロセッサーの両方で利用可能です。ベクトル化により呼び出されるライブラリー・ルーチンは、互換マイクロプロセッサーよりもインテル製マイクロプロセッサーにおいてより優れたパフォーマンスが得られる可能性があります。また、ベクトル化は、/arch (Windows*)、-m (Linux* および OS X*)、[Q]x などの特定のオプションによる影響を受けます。
次の図は、ハードウェアのベクトル化機能を活用するベクトル化コードを生成するためのさまざまなアプローチの中で、SIMD ベクトル化がどこに位置付けされているかを示しています。SIMD ベクトル化を用いて記述されたプログラムは、自動ベクトル化ヒントを使用して記述されたものと似ています。SIMD ベクトル化を使用すると、ベクトル化コードの取得に必要なコードの変更を最小限にすることができます。
SIMD ベクトル化は #pragma simd プラグマを使用してループをベクトル化します。ループにこのプラグマを追加して、ループがベクトル化されるように再コンパイルしなければなりません ([Q]simd オプションがデフォルトで有効になります)。
関数 add_floats() が不明なポインターを多く使用しているため、コンパイラーの自動ランタイム独立性チェックにより最適化が行われる C++ の例ついて考えてみます。#pragma ivdep の自動ベクトル化ヒントを使ってデータ依存性のアサーションを追加し、自動ベクトル化の最適化をループに適用するかどうかコンパイラーに判断させることができます。または、#pragma simd を使用して、このループのベクトル化を実行することができます。
#pragma simd なしの例 |
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[D:/simd] cat example1.c void add_floats(float *a, float *b, float *c, float *d, float *e, int n) { int i; for (i=0; i<n; i++){ a[i] = a[i] + b[i] + c[i] + d[i] + e[i]; } } |
[D:/simd] icl example1.c –nologo -Qvec-report2 example1.c D:\simd\example1.c(3): (列 3) リマーク: ループはベクトル化されませんでした: ベクトル依存関係が存在しています。 |
#pragma simd ありの例 |
[D:/simd] cat example1.c void add_floats(float *a, float *b, float *c, float *d, float *e, int n) { int i; #pragma simd for (i=0; i<n; i++){ a[i] = a[i] + b[i] + c[i] + d[i] + e[i]; } } |
[D:/simd] icl example1.c -nologo -Qvec-report2 example1.c D:\simd\example1.c(4): (列 3) リマーク: "simd" ループがベクトル化されました。 |
SIMD プラグマと自動ベクトル化ヒントの主な違いは、SIMD プラグマでは、コンパイラーはループをベクトル化できない場合に警告を発行します。自動ベクトル化ヒントでは、#pragma vector always ヒントを使用した場合でも、実際のベクトル化はコンパイラーの判断にまかせられます。
SIMD プラグマにはオプション節があり、コンパイラーにベクトル化の方法を指示できます。コンパイラーが正しいベクトル化コードを生成するための十分な情報を得られるように、これらの節を適切に使用してください。節についての詳細は、#pragma simd の説明を参照してください。
#pragma simd プラグマの使用に関して、次の点に注意してください。
一部の自動ベクトル化が可能なループでは、SIMD プラグマを使用してベクトル・セマンティクスを表現するのは難しいかもしれません。例えば、C には MIN/MAX 演算子がないため、C で MIN/MAX リダクションを表現するのは困難です。
算術関数 sinf() が含まれるループを持つ次の C++ の例ついて考えてみます。
このセクションで示すコード例はすべて Windows* の C/C++ のみが対象です。
算術関数を持つループが自動ベクトル化する例 |
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[D:/simd] cat example2.c void vsin(float *restrict a, float *restrict b, int n) { int i; for (i=0; i<n; i++) { a[i] = sinf(b[i]); } } |
[D:/simd] icl example2.c –nologo –O3 -Qvec-report2 -Qrestrict example2.c D:\simd\example2.c(3): (列 3) リマーク: ループがベクトル化されました。 |
上記のコードをコンパイルすると、sinf() 関数を持つループは適切な SVML (Short Vector Mathematical Library) ライブラリー関数 (インテル® C++ コンパイラーにより提供される) を使用して自動ベクトル化されます。自動ベクトル化はエントリーポイントを識別し、スカラー算術ライブラリー関数に対応する SVML 関数を探し、起動します。
このループ内に sinf() と同じプロトタイプを持つユーザー定義関数 foo() への呼び出しがある場合、この呼び出しで foo() がインライン展開されていない限り、自動ベクトル化はこの関数が何をするか分からないため、ループのベクトル化に失敗します。
ユーザー定義関数を持つループが自動ベクトル化しない例 |
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[D:/simd] cat example2.c float foo(float); void vfoo(float *restrict a, float *restrict b, int n){ int i; for (i=0; i<n; i++){ a[i] = foo(b[i]); } } |
[D:/simd] icl example2.c -nologo -O3 -Qvec-report2 -Qrestrict example2.c D:\simd\example2.c(4): (列 3) リマーク: ループはベクトル化されませんでした: ベクトル依存関係が存在しています。 |
このような場合、__declspec(vector) (Windows*) または __attribute__((vector)) (Linux*) 宣言を使用してループをベクトル化できます。 vector 宣言を関数宣言に加えて、呼び出し元と呼び出し先の両コードを再コンパイルするだけで、ループと関数がベクトル化されます。
vector 宣言のあるユーザー定義関数を持つループがベクトル化する例 |
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[D:/simd] cat example3.c // foo() と vfoo() は同じ declspec を見ることができれば // 同じコンパイル単位に存在する必要はありません __declspec(vector) float foo(float); void vfoo(float *restrict a, float *restrict b, int n){ int i; for (i=0; i<n; i++) { a[i] = foo(b[i]); } } float foo(float x) { ... } |
[D:/simd] icl example3.c -nologo -O3 -Qvec-report3 –Qrestrict example3.c D:\simd\example3.c(9): (列 3) リマーク: ループがベクトル化されました。D:\simd\example3.c(14): (列 3) リマーク: 関数がベクトル化されました。 |
ベクトル化は、ハードウェアとソースコードのスタイルという 2 つの主な要因により制約されます。vector 宣言を使用する場合、使用できない機能は次のとおりです。
_Cilk_spawn、_Cilk_for、OpenMP* parallel/for/sections/task、および明示的なスレッド API 呼び出しによるスレッドの生成と join
setjmp、longjmp、EH、SEH の使用
インライン・アセンブリー・コードと VML
非ベクトル関数の呼び出し (すべての SVML 関数はベクトル関数と見なされる)
ロック、バリア、atomic 構文、クリティカル・セクション
組込み関数 (例: SVML 組込み関数)
関数ポインターと仮想関数による関数呼び出し
ループ/配列表記構造
構造体アクセス
switch 文
仮パラメーターは次のデータ型でなければなりません。