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Fonctions SIMD : La promesse et les dangers de l'auto-vectorisation du compilateur

2025-07-05
Fonctions SIMD : La promesse et les dangers de l'auto-vectorisation du compilateur

Cet article explore les complexités des fonctions SIMD et leur rôle dans l'auto-vectorisation du compilateur. Les fonctions SIMD, capables de traiter plusieurs données simultanément, offrent des améliorations significatives des performances. Cependant, la prise en charge des fonctions SIMD par le compilateur est inégale, et le code vectorisé généré peut être étonnamment inefficace. L'article détaille comment déclarer et définir des fonctions SIMD à l'aide de pragmas OpenMP et d'attributs spécifiques au compilateur, en analysant l'impact des différents types de paramètres (variable, uniforme, linéaire) sur l'efficacité de la vectorisation. Il traite également de la fourniture d'implémentations vectorisées personnalisées à l'aide d'intrinsèques, de la gestion de l'intégration des fonctions et de la navigation dans les particularités du compilateur. Bien qu'elles promettent des gains de performances, l'application pratique des fonctions SIMD présente des défis considérables.

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(johnnysswlab.com)
Développement

Analyse de performances LLVM-MCA : pièges de l’optimisation de la vectorisation

2025-06-29
Analyse de performances LLVM-MCA : pièges de l’optimisation de la vectorisation

L’auteur a rencontré un problème de baisse de performances lors de la vectorisation de code à l’aide d’ARM NEON. Le code initial utilisait cinq instructions de chargement (5L), tandis que la version optimisée utilisait deux instructions de chargement et trois instructions d’extension (2L3E) pour réduire les accès mémoire. Curieusement, la version 2L3E était plus lente. L’utilisation de LLVM-MCA pour l’analyse de performances a révélé que 2L3E provoquait des goulots d’étranglement dans les unités d’exécution du processeur, une utilisation inégale des ressources et des dépendances d’instructions plus fortes, entraînant une régression des performances. La version 5L a offert de meilleures performances grâce à une utilisation plus équilibrée des ressources et à des instructions de chargement indépendantes. Cette étude de cas souligne comment des optimisations apparemment judicieuses peuvent entraîner une baisse des performances si l’on ne tient pas compte de la contention des ressources du processeur et des dépendances des instructions ; LLVM-MCA s’avère un outil précieux pour analyser ces problèmes.

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(johnnysswlab.com)
Développement vectorisation

Impact de l'optimisation du compilateur sur le code lié à la mémoire : -O3 n'est pas toujours le roi

2025-06-01
Impact de l'optimisation du compilateur sur le code lié à la mémoire : -O3 n'est pas toujours le roi

Une recherche de Johnny's Software Lab montre que les avantages des optimisations du compilateur (comme -O3 de GCC) ne sont pas toujours significatifs dans le code lié à la mémoire. Ils ont testé deux noyaux : l'un avec un parallélisme de niveau instruction (ILP) élevé, l'autre avec un ILP faible. Les résultats ont montré une accélération de 3x pour le noyau à ILP élevé avec -O3. Cependant, pour le noyau à ILP faible, l'optimisation a apporté des gains minimes car l'accès à la mémoire est devenu le goulot d'étranglement. Cela démontre que dans les scénarios fortement liés à la mémoire, même avec moins d'instructions, les améliorations de performance sont limitées par le faible ILP, nécessitant des stratégies d'optimisation adaptées aux caractéristiques du code.

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(johnnysswlab.com)
Développement goulot d'étranglement mémoire parallélisme de niveau instruction

Optimisation au moment de la liaison (LTO) : le prochain niveau d’optimisation du compilateur ?

2025-05-21
Optimisation au moment de la liaison (LTO) : le prochain niveau d’optimisation du compilateur ?

Cet article explore l’optimisation au moment de la liaison (LTO), une technique qui améliore les performances d’un programme en effectuant des optimisations pendant la phase de liaison. Les compilateurs traditionnels optimisent au sein de fichiers individuels, tandis que la LTO permet des optimisations plus complètes entre les fichiers, telles que l’intégration de fonctions et l’amélioration de la localité du code. Bien que la LTO puisse apporter des améliorations significatives des performances (par exemple, une réduction de 9,2 % du temps d’exécution et une réduction de 20 % de la taille du binaire dans le test du projet ProjectX), elle nécessite également des temps de compilation et de liaison plus longs et davantage de mémoire. L’auteur compare des expériences sur ProjectX et ffmpeg pour illustrer les avantages et les inconvénients de la LTO et suggère d’essayer la LTO sur des projets qui n’ont pas été optimisés de manière agressive pour la vitesse, en concluant que les gains de performance finaux dépendent du projet spécifique.

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(johnnysswlab.com)
Développement Optimisation au moment de la liaison

Éviter les copies de données : exploration du redimensionnement efficace des tampons en C++

2025-04-04
Éviter les copies de données : exploration du redimensionnement efficace des tampons en C++

Le Johnny's Software Lab explore des méthodes pour éviter la copie coûteuse des données en C++. L’article examine comment les appels système tels que `mmap` (Linux) et `VirtualAlloc` (Windows) peuvent permettre un redimensionnement dynamique des tampons, évitant ainsi les copies de données. Il compare les différences de performances entre plusieurs approches, notamment l’utilisation de `mremap`, `xallocx` (jemalloc) et des stratégies d’allocation de mémoire personnalisées. Les expériences montrent que l’évitement des copies améliore considérablement les performances, mais il convient de faire preuve de prudence quant aux différences entre les systèmes d’exploitation et les problèmes potentiels de fragmentation de la mémoire.

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(johnnysswlab.com)
Développement