Analyse et Optimisation de code Principes généraux Processeur Alpha – Tru64 Unix

Analyse et Optimisation de code

Principes générauxProcesseur Alpha – Tru64 Unix

14 Janvier 2002 CIMENT – MIRAGE Laurence Viry

Optimisation séquentielle

Méthodologie proposée

Principes généraux

Optimisation du compilateur

Timing and profiling

Quelques méthodes d’optimisation “manuelle”

Méthodologie conseillée

Validité du programme à optimiser

Utiliser des codes déja optimisés ou s’y ramener

Utiliser des algorithmes performants

Analyser le code, et se concentrer sur les sections critiques

Utiliser les capacités d’optimiser du compilateur

Effectuer des modifications dans le code pour optimiser les sections critiques

Principes Généraux

Architecture des processeurs– Augmenter le vitesse d’horloge des processeurs– Techniques de micro-architecture permettant

d’augmenter le nombre d’instructions par cycleMémoire– Mémoire hiérarchique (registre, cache,…)– Mémoire virtuelle et Paging– Optimisation des accès

Quelques techniques d’optimisation

Architecture des processeursFréquence d’horloge

La fréquence de l’horloge détermine la durée d’un cycle

Chaque opération utilise un certain nombre de cycles

La fréquence d’horloge détermine les performances

La fréquence d’horloge est fonction de :– La technologie des semi-conducteurs– Le packaging– Les circuits– …

Comment faire des processeurs plus rapides?

Augmenter la fréquence d’horloge (limites techniques, solution coûteuse)Permettre l’exécution simultanée de plusieurs instructions – Exécution en parallèle (duplication de composants

hardware, coûteux)– Pipelining (pas de duplication de composants

hardware)

Architecture HPC

Processeur RISC– Instruction pipelining– Branchement reporté– Load/Store Architecture– …

Seconde génération de processeur RISC– Processeur superscalaire (pipes en parallèle)– Processeur « superpipelined » (profondeur des pipes)– Processeur LIW (parallélisme d’instructions logiciel)

Architecture Alpha 21264

Architecture RISC– Software Pipelining– Mémoire Hiérarchique (registre, caches,mémoire principale)– Système de prédiction de branchement– Prefetching

Architecture Super-Scalaire – Modification de l’ordre de l’exécution des instructions– Exécution spéculative– …

Optimisation du parallélisme d’instructions

Exécution spéculative

Exemple:LD R10,R2(R0) charger dans R10 à partir de la mémoire… 30 instructions de type différents(pas de FDIV)FDIV R4,R5,R6 R4=R5/R6R5 et R6 sont déjà dans les registres pour d’autres instructions

et FDIV est inutilisée Le calcul par FDIV peut commencer, le résultat sera placé

dans un espace temporaire Le calcul de R4 se fera sur un cycle, temps de récupération

du résultat

Alpha 21264 Architecture

Super-s– 4 chargement d’instruction par cycle– 6 instructions par cycle

• 4 instructions entières• 2 instructions en virgule flottante

– 1 unité non bloquante “Load/Store”– 4 unités fonctionnelles entières 64 bits– 1 unité fonctionnelle addition virgule flottante 32/64 bits– 1 unité fonctionnelle multiplication virgule flottante 32/64 bits– unité fonctionnelle SQRT en virgule lottante– (prefetch: charge les données dans le cache avant leur utilisation– déplacement conditionnel remplace les branchements à l’intérieur des boucles

Software Pipelining

Parallélisme d’instructions• Une opération s’exécute en plusieurs étapes

indépendantes par des éléments différents du processeur• Le pipelining consiste à exécuter simultanément des

étapes différentes d’ opérations différentes

Exemple: opération s’effectuant en 5 opérations

Charge l’instruction

Charge lesopérandes

ExécuteDécode Ecriture

Software Pipelining (suite)

3 instructions simultanées dans le pipe

Décode Chargeopérandes Exécute Ecriture

Charge l’instruction Décode

Charge l’instruction

EcritureExécuteChargeopérandes

ExécuteChargeopérandesDécode Ecriture

3 instructions en parallèle en 7 cycles (15 cycles en séquentiel

Software Pipelining (suite)

Sans pipelining – résultat tous les deux cycles– pour un processeur 195Mhz:

97Mflops

Avec pipelining– Après l’initialisation du pipe: 1

résultat par cycle– pour un processeur 195Nhz:

195Mflops

En général, l’unrolling des boucles améliore le parallélisme d’instructions

do i=1,1000000t(i)=t(i)*t(I)

do i=1,1000000,2t(i)=t(i)*t(i)t(i+1)=t(i+1)*t(i+1)

Pipelining: accès mémoire

L’accès mémoire est une fonction coûteuse en temps qui prend plusieurs cycles.

Utiliser le procédé de pipelining pour le superposer à d’autres fonctions du processeur

L’optimisation du compilateur peut réordonner les instructions pour favoriser ce procédé

Accès Mémoire

Mémoire hiérarchique – Registres– Caches– Mémoire Virtuelle

Organisation des caches

Optimisation des accès mémoire

Outils d’analyse identifiant les problèmes de cache

Quelques exemples

Mémoire hiérarchique (DS20-EV6)

Registres • Le processeur utilise uniquement les données dans les registres• Temps d’accès: 2ns

Deux niveaux de caches (sur certaines machines 3 niveaux)– Cache primaire (L1)

• Accès par bloc (ligne de cache): 32 bytes • Taille: 64KB• Temps d’accès: 2 à 3 cycles

– Cache secondaire (L2)• Accès par bloc : 128 bytes • Taille: 4MB• Temps d’accès : 10 à 15 cycles

Mémoire principale (DS20: taille 2.5GB/proc, latence: 220ns )

Organisation des caches

Le cache est divisée en lignes de cache de n motsDirect-Mapped Cache– Chaque adresse mémoire est associée à une ligne de cache

Fully Associative Cache– Chaque adresse correspond à n’importe quelle ligne de

cacheN-way set-associative Cache (2-way et 4-Way)– Une adresse a une alternative de N lignes de cache

Instruction Cache

Localité temporaire et spatiale des donnéesCache Hit– Fournit la donnée demandée à partir du cache

Cache miss– Récupère la donnée dans la mémoire principale– La stocke dans le cache– Fournit la donnée demandée à partir du cache

Cache thrashing

parameter (max=1024*1024) dimension a(max),b(max),c(max),d(max) …… do i=1,max a(i)=b(i) + c(i)*d(i) enndo

Difficultés– les vecteurs sont alloués de façon contigue– Chaque vecteur à une taille de 4MB (taille du cache secondaire)

Deux méthodes pour corriger ce problème– redimensionner les vecteurs– introduire des variables entre les tableaux pour décaler les adresses

Mémoire Virtuelle

Dernière couche de la hiérarchie mémoireRegistresCache L1…Cache LNMémoire principaleSWAP – disque

Chaque programme utilise un espace d’adressage logique en correspondance avec l’adressage physique pour l’accès aux données

Pourquoi la mémoire virtuelle

Allocation mémoire – Espace mémoire divisé en pages pas forcément contigues– Simplifie l’allocation mémoire associé à un process

Code relocation– Map des adresses logiques identiques à chaque run

Pagination– Transfert des pages de la mémoire principale au disque en

fonction de l’utilisation – Disque dernier niveau de la hiérarchie mémoire (swap)

Mémoire Virtuelle : Page

Les transferts de la mémoire virtuelle à la mémoire physique se font par pages

données

ProcessRegion Table

PageTable

Virtual Translation

Physical Address

Virtual addressLocation 1000

TLB (Translation Lookaside Buffer)

TLB : Cache contenant les informations nécessaires aux translations adresse virtuelle – adresse physiqueRéduit le coût des références mémoire

Taille du TLB limitéTLB misses: L’adresse n’est pas dans le TLB– Chercher l'information dans une page en mémoire– La page contenant la donnée est sur disque, générer

une nouvelle page en mémoire

Page Faults

Scénario générant un page fault– Il n'existe pas de table concernant la page– La page a été restockée sur disque

Chaque programme génére des "page fault"Beaucoup de "page fauts"– Mémoire partagée par plusieurs process– Mémoire requise supérieure à la mémoire réelle disponible

Techniques d’optimisation

Analyse interprocédurale InliningAccès mémoire– Réutilisation du cache

• Stride minimum• Copie• …

– Réduction des TLB missesOptimisation de boucles

Analyse Interprocédurale

Par défaut: analyse du compilateur sur une seule procédure à la fois.Inconvénients: manque d’information

• pour analyser les dépendances,• pour mettre en évidence les constantes• mettre en évidence les variables jamais utilisées• traitement des variables à la frontière des procédures

OPTIMISATION CONSERVATIVE

Analyse Interprocédurale (IPA)

Analyse plusieurs procédures simultanémentRenvoie la plupart des actions du compilateur juste avant l’édition de lienscompilations: 2 phases– phase sommaire : récupère les informations locales utilisées

ultérieurement par l’IPA– création de WHIRL objets dans “*.o” (fe)

Edition de liens– IPA: analyse et transforme les WHIRL objets– back-end du compilateur: crée les “relocatables objects”– édition de liens

Facile à mettre en œuvre: -pipeline ou –O5 (compilation)

source source

.o (whirl) .o (whirl)

IPA et Optimisation inter procédurale

Edition de Liens

Compilation: édition de liens:

Analyse Interprocédurale(suite)

Intérets: permet des optimisations supplémentaires

– Software Pipelining,– Optimisation des boucles imbriquées,– Inlining,– réduction des conflits de cache(padding,…)– élimination des fonctions jamais utilisées– détection des noms globaux– …

Inconvénients:– augmente le temps global compilation/édition de liens– augmente la taille de l’exécutable – peut modifier sensiblement les résultats

Inlining

Remplace l’appel d’une procédure par le code de cette procédureIntérets:– élimine l’overhead dû à l’appel (sauvegarde des registres, appel,

instructions de retour, …)– fournit un contexte plus large pour l’optimisation scalaire et de boucles.

Inconvénients:– Augmente le temps de compilation– Crée des problèmes d’allocation de registres plus complexes – augmente la taille du code

Critères d’Inlining:– fréquence des appels– taille de la procédure appelée

Optimisation des accès mémoire

Stride– Fortran: stockage par colonne

Parcourt d’un tableau 2D par l’index le plus à gauche– C : stockage par ligne

Parcourt d’un tableau 2D par l’index le plus à droite

Regroupement de donnéesOptimisation par copieOptimisation des boucles

Réutilisation du cache: stride

Stride égal à 1 (Fortran)do i=1,n

do j=1,na(i,j)=b(i,j)

enddoenddo

do j=1,ndo i=1,n

a(i,j)=b(i,j)enddo

sera modifié

Réutilisation du cache (suite)

Regrouper les données utilisées dans une même section de coded=0do i,1,n j=index(i) d=d+sqrt(x(j)*x(j) + y(j)*y(j) + z(j)*z(j)enddo

d=0do i,1,n j=index(i) d=d+sqrt(r(1,j)*r(1,j) + r(2,j)*r(2,j) + r(3,j)*r(3,j)enddo

x,y et z seront regroupés dans un même tableau r

Optimisation du cache par copie

Copie d ’une partie des données dans un tableau temporaire– taille du tableau < 64*taille_page– suffisamment petit: réutilisation des données du cache– ne peut être pris en charge par le compilateur

Performances: – diminue les " TLB misses »– " L1 et L2 misses " peuvent rester importants– Overhead du à la copie

Préférer le " Cache Blocking " lorque c ’est possible

Recouvrement des latences d’accès aux données

Par le système pour les faibles latences: caches primaires et secondaires

data prefetch• pas intégrée aux langages C et Fortran• insérée automatiquement par le compilateur • Manuellement par le programmeur à l’aide d’une directive

pour certains compilateurs

Optimisationde boucles

UnrollingBoucles imbriquéesLoop interchangeRéférences mémoireBlockingOut-OF-Score

Loop Unrolling

Diminue l’overhead dû à la gestion des bouclesFavorise le parallélisme du processeurMais nécessite une boucle de préconditionnementLes boucles candidates à l’unrolling sont:– Un nombre « raisonnable » d’instructions à chaque itération

• Petit: overhead de la boucle de préconditionnement, sauf si le nombre d’itérations est constant

– Nombre d’instructions par itération important: augmente la taille du code et des accès mémoire

– Pas d’appel de procédures– Condition de branchement possible dans le cas de processeur

superscalaire (exécution conditionnel)– Boucle externe de boucles imbriquées dans certains cas

Boucles imbriquées

Unrolling : Boucle interne et/ou boucle externe ?

– stride => favoriser la réutilisation des caches– Taille des boucles => favoriser les boucles à grand

nombre d'itérations – Traitement des boucles non récursives => augmente

le taux de parallélisme:

Loop Interchange

Centrer l’activité sur les boucles les plus internes

Minimiser le stride

Nécessite une analyse de dépendance– Par l’utilisateur– Par le compilateur

Parallélisation automatique– Paralléliser sur la boucle externe – Unrolling sur la boucle interne

Loop Interchange?

DO I=1,NDO J=1,N

A(J,I)=B(I,J)ENDDO

DO J=1,NDO I=1,N

A(J,I)=B(I,J)ENDDO

L’inversion des boucles ne résoud pas les problèmes d’accès

Cache Blocking

Principes: minimiser les transferts – utiliser entièrement la ligne de cache– réutiliser au maximun les données dans le cache– minimiser le nombre de références différentes à des pages physiques (TLB

misses)

Méthode– découper les données en blocs tenant dans le cache – ajouter des boucles extérieures qui contrôlent la taille des blocs

Cas de la multiplication de grandes matrices:– 2 matrices découpées en blocs colonnes– 1 matrice en bloc ligne

Cache Blocking

Exemple: multiplication de deux matricesdo j=1,n do i=1,m do k=1,p c(i,j)=c(i,j)+a(i,k)*b(k,j) enddo enddo enddo

m n p lda ldb ldc Scs MFLOPS----------------------------------------------------------------------------------------- 30 30 30 30 30 30 0.000162 333.9 200 200 200 200 200 200 0.056613 282.61000 1000 1000 1000 1000 1000 25.4311 78.6

Multiplication de matrices

Accès:Bloc C : 1foisBloc A : nb colonnes de CBloc B : nb lignes de A

Fusionner les boucles

dimension a(n), b(n)do i=1,n a(i)=a(i)+alpha*b(i)enddodot=0.do i=1,n dot=dot+a(i)*a(i)enddo

dimension a(n), b(n)dot=0.do i=1,n a(i)=a(i)+alpha*b(i) dot=dot+a(i)*a(i)enddo

Les pointeurs

Excellent outil pour construire et manipuler toute sorte de structure de données (listes, arbres,…)

Inhibe certaines optimisations du compilateur par manque d’information.

==> Optimisation conservative

POURTANT

L’utilisation de structures de données appropriées peuvent améliorer les performances de certaines applications

Méthodologie conseillée

Validité du programme à optimiser

Utiliser des codes déja optimisés ou s’y ramener

Utiliser des algorithmes performants

Analyser le code, et se concentrer sur les sections critiques

Utiliser les capacités d’optimiser du compilateur

Effectuer des modifications dans le code pour optimiser les sections critiques

Utiliser des codes déja optimisés

Libfastm:

CXML (Compaq Extended Math Library) et CXMLP (version parallèle SMP)• versions optimisées des BLAS1, 2 et 3 (Basic Linear Algebra) • FFT 1,2 et 3-D • lapack (système linéaire et valeurs propres)• solveurs de systèmes creux• 2 versions:

– Une version séquentielle : libcxml.a– Une version parallèle de type SMP : lincxmlp.a

FFTWATLAS

Algorithmes Performants

Les Mflops est un mauvais indice de performance d’un codeDeux algorithmes de multiplications de matrices– Même Mflops– Temps CPU très différents

En priorité à l’optimisation d’un code, s’assurer de la performance des algorithmes utilisés

Mesures de performance

Mesure globale du temps et autres statistiquescommande UNIX "time"

Mesure du temps d'une partie de code

Fonctions explicites (C et Fortran) de mesure de temps

Analyse complète de performance du code

Outils de profiling: prof, gprof, pixie, …

Mesure globale du temps

Time (commande de base UNIX) : time <commande>• Temps utilisateur, temps système, elapsed time• CPU time = Temps utilisateur + temps système

Propriétés• Résolution de l'ordre de 10ms• Un "system_time" disproportionné peut indiquer un disfonctionnement

– Nombre important de floatig-point exceptions– Nombre important de "page faults" ou de "misaligned memory access"

…• CPU time < elapsed time

– Partage de la machine– Grand nombre d'I/O– Largeur de bande requise > largeur de bande de la machine– Pagination et/ou swap important …

Fonction TIME (CSH ou TCSH)

%time program14.9u 1.4s 0:19 83% 4+1060K 27+86io 47pf+0w

Temps utilisateur du processTemps system pris par le processElapsed timePourcentage d'utilisation

Quantité moyenne de mémoire partagée (Kb)Quantité moyenne de mémoire réelle non-partagée utilisée

Nombre de blocs en entrée

Nommbre de blocs en sortie

Fautes de pages

Nombre de swaps

Fonctions explicites de mesure de temps

Appel explicite de sous-programmes à l'intérieur du code

Fonction system_clock()

Procédures de la norme Fortran90/95 (~10ms)– cpu_time()

– date_and_time()

Fonction etime (non standard): temps système, utilisateur et total

Hors standard : fonctions constructeurs

Fonctions explicites de mesure de temps

Procédure system_clockreal :: timeInteger :: debut, fin, vitessecall system_clock(count=debut,count_rate=rate)…call system_clock(count=fin)time=float(fin-debut)/rate

Fonction etimereal :: actual, etime, tarray(2)actual=etime(tarray)Avec tarray(1) : temps utilisateur tarray(2) : temps du system etime : temps total

Fonction dans la norme Fortran90/95

Procédure cpu_timereal :: time_debut, time_fincall cpu_time(time_debut)…call cpu_time(time_fin)Print*, "temps = ", time_fin – time_debut, " secondes"

Procédure date_and_time :integer :: date_time(8)character (len=12) :: real_clock(3)call date_and_time(real_clock(1), real_clock(2), real_clock(3),&

date_time)Voir "Fortran Language Reference Manual"

Outils de profiling

Deux types de profiling :– PC Sampling :

• Prof : CPU-TIME• Gprof : CPU-TIME associé à un graphe des appels• Hiprof : CPU-TIME, graphe des appels, défaut de page,..;

– Basic-Bloc Counting : prof, pixie

Utilisation des Compteur Hardware : – uprofile et kprofile

Profiling Mémoire VirtuelleOptions de compilation de base pour le profiling: -g1 –O2

Trois étapes pour le profiling

Instrumentation du programme – Par le compilateur: -p, –pg– Par le profiler : hiprof, pixie

Exécution du programme instrumentéFichier de données pour le profiler (mon.out,gmon.out,…)

Utilisation du profiler pour l'extraction et la lecture des résultats: prof, gprof, hiprof, pixie

Hiprof (Tru64 Unix)

Permet l'utilisation de fréquence d'échantillonnage plus petite et le profiling au niveau de la ligne.Les librairies partagées peuvent être analyséesProfiling individuel des threads possibleIndépendant des ressources hardware et de l'architectureGénére une perte de performanceNe se retrouve pas sur tous les systèmes UNIX

PC-Sampling ( prof, gprof,hiprof)

Cpu_time profiling : option –p et profiler prof% f90 –g1 –O2 –p –o prog prog.f% prog => création du fichier mon.out% prof prog mon.out > prof.list (sortie par défaut à l'écran)

Cpu-time profiling + graphe des appels– Compilateur : option –pg et profiler gprof

% f90 –g1 –O2 -pg –o prog prog.f% prog => création du fichier gmon.out% prof prog gmon.out > prof.list (sortie par défaut à l'écran)

– profiler hiprof (pas d'option particulière): • Compiler le programme : f90 –g1 –O2 –o prog prog.f• Instrumentation du programme: hiprof prog => prog.hiprof• Exécution : ./prog.hiprof ou hiprof –run <options> prog• Affichage des résultats : hiprof –run –display <options> prog

Listing: PC-Sampling

Each sample covers 8.00 byte(s) for 4% of 0.0244 seconds

%time seconds cum % cum sec procedure (file)

80.0 0.0195 80.0 0.02 square_ (matpower.f)

20.0 0.0049 100.0 0.02 square_mult_ (matpower.f)

%time : pourcentage de temps passé dans la routineseconds : temps en secondes passé dans la routinecum % : pourcentage de temps cumulécum sec : temps cumulé en secondes

Basic-Bloc Counting (pixie,prof)

Compilation : f90 –g1 –O2 –o prog prog.fInstrumentation: pixie <options> prog

• Programme instrumenté: prog.pixie• Fichier d'adresses des blocs: prog.Addrs

Exécution: prog.pixie• Crée le fichier compteurs de blocs: prog.Counts

Extrait et affiche l'information de profiling• prof –pixie prog >prog_pixie.list

Réduire les informations fournies• -exclude <procédure>, -only <procédure>• -quit <n> : troncature du listing après n lignes

called/total parentsindex %time self descendents called+self name index called/total children

0.00 0.02 1/1 matrixpower_ [2][1] 100.0 0.00 0.02 1 matpower_ [1] 0.02 0.00 9/9 square_ [4] 0.00 0.00 1/1 square_mult_ [5]

-----------------------------------------------

0.00 0.02 1/1 main [3][2] 100.0 0.00 0.02 1 matrixpower_ [2] 0.00 0.02 1/1 matpower_ [1]

-----------------------------------------------

PC-SAMPLING + GRAPH

granularity: each sample hit covers 8 byte(s) for 4.00% of 0.02 seconds

% cumulative self self total time seconds seconds calls ms/call ms/call name 80.0 0.02 0.02 9 2.17 2.17 square_ [4] 20.0 0.02 0.00 1 4.88 4.88 square_mult_ [5] 0.0 0.02 0.00 1 0.00 24.41 matpower_ [1] 0.0 0.02 0.00 1 0.00 24.41 matrixpower_ [2]

Index by function name

[1] matpower_ [4] square_ [2] matrixpower_ [5] square_mult_

PC-SAMPLING + GRAPH

Optimisation par FEEDBACK

Optimisation en deux compilations successivesCinq Etapes:

– Compilation avec –gen_feedback (pas d'optimisation): f90 –gen_feedback –o prog prog.f

– Instrumentation: pixie prog => prog.pixie, prog.Addrs– Exécution: prog.pixie => prog.Counts– Affichage : prof –pixie –feedback prog.feedback prog – Recompilation et optimisation du compilateur

f90 –O5 –fast –arch host –feedback prog.feedback –o prog prog.f

Mémoire virtuelle

Utilisation de la zone de swap– Mémoire requise > mémoire physique de la machine– Partage des ressources entre plusieurs programme

Profiling – Comparer la mémoire requise à la mémoire physique

• Commande size : text, data, bss• Option du compilateur sur Tru64 Unix: -V• Ne tient pas compte de la pile et du tas

– Page faults: vmstat ( Berkeley S) et sar (System 5)

Page faults

Global : vmstat 5Virtual Memory Statistics: (pagesize = 8192) procs memory pages intr cpu

r w u act free wire fault cow zero react pin pout in sy cs us sy id

4 258 131 166K 138K 14K 2M 193K 2M 0 187K 0 119 213 531 22 1 77

4 258 131 166K 138K 14K 3 17 18 0 29 0 3 115 299 50 0 50

4 258 131 166K 138K 14K 0 0 0 0 0 0 3 35 319 50 0 50

4 258 131 166K 138K 14K 0 0 0 0 0 0 2 28 294 50 0 50

Par programme / procédure: Profiler hiprof hiprof –run –display –faults matpower

Compteurs HardwareCompteurs Hardware

Petits registres comptabilisant les occurrences d’événements associés à des fonctions du processeur – Instructions load/store– Opérations Floating Point– Nombre de cycles d’attente d’accès mémoire– Cache misses, TLB misses,…– …

Fournies des informations utiles à l’explication des manques de performance de certaines parties de codesLe suivi de ces événements permet d’affiner l’adaptation du code à l’architecture cible

Compteur Hardware sur EV67 et EV7

Deux registres de compteur de performances pour compter les événements hardware 1 à 16 événements hardware par compteur– 2 événements: comptage exacte– plus de 2 événements: multiplexage par l’OS sur les 2

compteurs, estimation statistique

l’overflow d’un compteur provoque un “hardware trap”Dépend du type de processeur – inopérant sur EV6Profiler uprofile

Pourquoi PAPI?

Les compteurs Hardware existent sur la plupart des processeurs

Les mesures de performances associées à ces compteurs varient suivant les processeurs

Ily a très peu d’API permettant de les utiliser et elles sont souvent peu documentées instables et parfois inutilisables

But de PAPI

Fournir une API portable, simple à utiliser pour accéder aux compteurs hardware sur la majorité des plate-formes HPCDéfinir des métriques de performances communes à un grand nombre de plate-formes fournissant des informations utiles à l’optimisation de codesEncourager les vendeurs à standardiser les interfaces et la sémantiques des compteurs hardware

Laisser faire le compilateur

Idéallement, le compilateur optimise automatiquement le code.– Il n’a pas toujours assez d’informations (taille des données connue au run-

time,…)– excessive cache performance

Optimisations principales– Utilisation du parallélisme d’instructions (pipelining)– Software pipelining– Inlining– Analyse Interprocédurale– Optimisation de boucles

Options de base: On, n=0,…5 (Tru64 Unix)

Plus n grand:– Plus l’optimisation est “sophistiquée” – Plus le temps de compilation est important– Plus la taille du code peut devenir grande

Options de base On, n=1,…5– Optimisations locales: -O1 et plus– Optimisation globale : -O2 et plus– Optimisation globales supplémentaires: -O3 – Analyse interprocédurale: -O4 (par défaut)– Transformation de boucles et software pipelining: -O5

Autres options d’optimisation (Tru64 Unix)

Alignement des données dans les commons et les structure : -align <mot-clé> ou –fastCompromis précision rapidité: -math_library fast ou accurateContrôler l’inlining : -inline <mot-clé> (speed, size,manual…)Contrôler l’unrolling : -unroll num ou –O3 et plusIndiquer au compilateur la machine cible : -arch host ou –arch ev6 , –fast => -arch hostContrôle du Software Pipelining : -O5 ou –pipeline –tune <cible>Permettre toutes les transformations mathématiques valides, ne respecte pas la sémantique (IEEE 754 binary floating point arithmetic) -fp_reorder ou -fast

Directives #pragma optimize (Tru64 Unix)

Permet de localiser l’optimisation du compilateurAvec le compilateur COptions de la directive– #pragma optimize <setting>

• level= 0,…5 => #pragma optimize level =5• unroll=n => #pragma optimize unroll =5• ..

– #pragma optimize save– #pragma optimize restore

Voir Programmer’s Guide

Software Pipelining (Tru64 Unix)

Le compilateur ne fait pas de Software Pipelining par défaut = > augmente le temps de compilation

-pipeline ou –O5 (-pipeline + -transform_loops)Performant sur les boucles vectorisablesMoins performant sur les boucles:

• de grande taille• contenant des récurrences

N’est pas effectué sur les boucles:• contenant des appels de fonction• contenant des instructions goto

Automatique prefetching

Options du compilateur Tru64 Unix: Software pipelining• -pipeline, • -O5 => software pipelining• Pas de directives #pragmas

Niveaux de prefetching plus ou moins “agressif” ( IRIX – SGI)

– de façon conservative– pour les grosses structures de données – pour une taille des données inconnue

Deux niveaux de prefetching (pas sur Tru64 Unix)– niveau 2: mémoire principale vers le cache secondaire – niveau 1: cache secondaire vers le cache primaire

Contrôle de l’Inlining

Compilateur: -inline <mot-clé>-inline manual : uniquement les fonctions (-O2, -O3)-inline size : en fonction de la taille du code (-O1 et plus)-inline speed : quelque soit la taille et le nombre d’appels (-O4 et –O5)-inline all : toutes les fonctions et les routines si c’est possible

-inline none: supprime l’inlining des sous-programmes (-O3 et moins)Compromis entre :– La taille du code– La fréquence des appels

Directive #pragma inline (id,…) ou #pragma noinline(id,…) en C et C++

IEEE 754 binary floating point arithmetic

Exemple de transformation non conforme avec IEEE 754do i=1,n tmp=1/c

b(i)=a(i)/c par do i=1,n

enddo b(i)=a(i)*tmp

L’ordre des opérations peut provoquer des résultats numériques différents (arrondis, overflows…)

L’utilisation des ressources hardware impose parfois de modifier l’ordre des opérations (pipelining…)

Rappel: Transformation de boucles

Les différents types de transformation de boucles– loop unrolling– Loop interchange– Padding– Loop Fusion or Fission– Cache blocking– Prefetching

La connaissances des techniques permet d ’aider le travail du compilateur

Transformations de boucles (Tru64 Unix)

Effectuées par le compilateur avec les options :-transform_loops-O5

Optimisation de l’utilisation des caches, de la gestion des instructions Son action est suffisante pour la plupart des programmes Optimisation du compilateur inhibée par– Boucles sans compteur– Appel de sous-programmes ou de fonctions sans inlining– Condition de sortie non standard– Aliasing (pointeurs)

Optimisation du Cache

Transformation de boucles: -O5 ou -transform_loops

Concentrée sur les boucles imbriquées et peut bénéficier de l’analyse interprocédurale: -O3 et -transform_loops

résoud de nombreux problèmes de cache, ne corrige pas une mauvaise conception du code

désactive les transformations de boucles peut parfois augmenter les performances –notransform_loops

Obstacles à la performance

Ce qui contribue à l’overhead– Appel à une routine– Référence indirecte à la mémoire– Tests à l’intérieur d’une boucle– Conversion de type– Variables non utilisées– Tests trop verbeux

Ce qui restreint la capacité d’optimiser du compilateur– Appel à une routine– Référence indirecte à une procédure– Tests à l’intérieur d’une boucle– Pointeurs ambigus

Appels de sous-programmes

Réduit la capacité du compilateur à optimiser– Pas de software pipelining– Gestion des variables externes et des commons lourde

Compromis entre:– La taille de la routine– Le nombre d’appels

Éviter un nombre faible d’appels à une petite routineModularité indispensable pour le développement de

gros codes compactes et compréhensibles

Appel de procédures (suite)

Préférer DO I=1,N

A(I)=A(I)+B(I)*CENDDO

ÀDO I=1,N

CALL MADD(A(I),B(I),C)ENDDOSUBROUTINE MADD(A,B,C)

A=A+B*CRETURN

EviterCOMMON /UTIL/KDO K=1,1000

IF (K .EQ. 1) CALL AUXENDDO

– K variable de common: le compilateur stocke en mémoire et recharge K à chaque itération

– Conserver k comme variable locale

Macros

Principalement utilisées en C: concerne surtout les petites fonctions

#define average(x,y)((x+y)/2)main (){ float q=100,p=500;

float a;a=average(p,q);…}

2 étapes:• Pré-compilation par cpp: remplace les macros par leur code• Compilation C ou Fortran

Le compilateur C effectue les deux étapes automatiqument, certains compilateurs fortran également.

INLINING

Concernent les fonctions de taille plus importante que les macrosSelon le compilateur, plusieurs méthodes– Spécifier les procédures concernées à la compilation– Mettre dans le code des directives– Laisser le compilateur faire le travail automatiquement

Compromis entre la taille du code et les performances(réutilisation optimale du cache instructions)

Branchement

Méthode:– Réduire les branchements si c’est possible– Les sortir de certains blocs (boucles,…)

Branchement à l’intérieur d’une boucle– Invariant conditionnel dans la boucle– Condition sur l’index de boucle=> restructuration du code– Instruction conditionnelle indépendante => unrolling, exécution en

parallèle– Instructions conditionnelles dépendantes=> conservation de l’ordre– Réductions => Laisser faire le compilateur– Condition de transfert de contrôle

Branchement à l’intérieur d’une boucle

parameter (small=1.E-20)do i=1,n

if (abs(a(i)) .ge. small) thenb(i)=b(i)+a(i)*c

endifenddo=> Éliminer le test pour permettre le software pipelining

Invariant conditionnel dans la boucle

DO I=1,KIF (N .EQ. 0) THEN

A(I)=A(I)+B(I)*CELSE

A(I)=0.ENDIF

Préférer:IF (N .EQ. 0) THEN

DO I=1,K A(I)=A(I)+B(I)*C

ENDDOELSE

DO I=1,K A(I)=0.

ENDDOENDIF

Expression conditionnelle indépendante

DO I=1,NDO J=1,N

IF (B(J,I) .GT. 1.0) A(J,I)=A(J,I)+B(J,I)*C

ENDDOENDDOIndépendance des itérations

=> Unrolling ou exécution en parallèle possible

Condition de transfert de contrôle

DO I=1,NDO J=1,N

IF (B(I,J) .EQ. 0) THENPRINT*,I,JSTOP

ENDIFA(I,J)=A(I,J)/B(I,J)ENDDO

ENDDOUtiliser les procédés de récupération d’erreur fournit par le

standard IEEE – option à la compilation

Autres obstacles

Conversion de typeEviter les expressions de type caractère dans les expressions conditionnellesEffectuer ses propres éliminations de sous-expressions– Le compilateur ne les reconnaît pas toutes– Ne gère pas celles qui contiennent des appels de fonctions

Effectuer ses propres déplacements de code– Partie invariante dans une boucle

Références multiples à un même élément de tableauOn a pas toujours intérêt à le remplacer par une variable

scalaire

Elimination de sous-expressions

x=r*sin(a)*cos(b)y=r*sin(a)*sin(b)z=r*cos(a)

devienttemp=r*sin(a)x=temp*cos(b)y=temp*sin(b)z=r*cos(a)

Le compilateur ne fait pas l’élimination d’expression avec appel de fonction

Déplacement de code

DO I=1,NA(I)=A(I)/SQRT(X*X+Y*Y)

Devient

TEMP=1./SQRT(X*X+Y*Y)DO I=1,N

A(I)=A(I)*TEMPENDDO

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