Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021) — различия между версиями

Материал из 0x1.tv
 
 
;{{SpeakerInfo}}:
* {{Speaker|Михаил Шигорин}}
* {{Speaker|Андрей Савченко}}
<blockquote>
Рассмотрены различные методы оптимизации ПО для архитектуры Эльбрус.
Представлены результаты оптимизации СПО проектов и даются практические рекомендации по подобной работе.
</blockquote>

{{VideoSection}}
{{vimeoembed|64297725|800|450}}
{{youtubelink|}}
|KmEyOXX5Or4}}
{{SlidesSection}}
[[File:Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf|left|page=-|300px]]

{{----}}

== Thesis ==

Текущая версия на 00:44, 20 мая 2022

Докладчик

Рассмотрены различные методы оптимизации ПО для архитектуры Эльбрус. Представлены результаты оптимизации СПО проектов и даются практические рекомендации по подобной работе.

Видео

on youtube

Презентация

Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021).pdf

Thesis

Введение

Эльбрус (e2000, e2k), в отличие от большинства других архитектур, использует набор инструкций с широким командным словом (VLIW) и позволяет выполнять десятки команд общего назначения за такт (до 25 для 4-го поколения, до 50 для 5-го). Это свойства приводят к гораздо более сильной зависимости производительности кода от степени его оптимизации как компилятором, так и программистом, c учётом особенностей архитектуры.

Рассмотрим способы оптимизации кода от простого к сложному.

Новые версии компилятора

Внутренний параллелизм и оптимальное заполнение VLIW — сложная задача, поэтому даже без изменения кода можно получить его существенное ускорение, используя последнее поколение компилятора. Например, прирост производительности между lcc-1.10 и lcc-1.25 составляет 2.05 раз для целочисленных вычислений и 3.58 раз для плавающей запятой[1].

Оптимизация для целевого процессора

lcc позволяет компилировать как приложения, работающие на любой архитектуре, начиная с заданной (-march), так и для конкретной модели процессора (-mtune). Во втором случае код получается быстрее, но он не будет работать на других моделях процессоров. Эксперименты с ядром показали прирост от 0.5% (мало, но статистически достоверно), до 8% в случае с 1С+.

Профилирование

Профилирование по семантике аналогично gcc (-fprofile-generate, -fprofile-use), но сложнее в практической эксплуатации. Для xz получен прирост . Код доступен в Сизифе[2], где можно посмотреть пример практического применения и обхода проблем.

Использование SIMD

Для SIMD оптимизаций предпочтительно использовать интринсики (встроенные фукнции компилятора), а не писать всё на непосредственно на ассмеблере. Основные особенности:

Векторные команды x86

SIMD команды Эльбруса копируют векторные команды x86, но есть различия:

  • Нет варианта некоторых команд, например _mm_dp_ps(), она эмулируется компилятором, поэтому будет работать медленно.
  • Операция Shuffle на Эльбрусе может использовать таблицу в 2 регистра, поэтому можно написать более эффективный код.

Векторные интринсики x86

lcc понимает интринсики от MMX до AVX2, используя эквивалентные команды для Эльбруса. Если эквивалента не будет, то будет использована медленная эмуляция.

Особенности архитектур

v3,v4: 64-х разрядные регистры и поддержку почти всех SSE4.1 команд, одна векторная инструкция вычисляет только 64-бит результата. Медленно читает невыровненные данные, в том числе если данные выровнены, но компилятор об этом не знает.

v5: регистры 128-разрядные, появились эквиваленты векторных команд, которые обрабатывают 128-бит. Быстрее читает невыровненные данные.

v6: предполагается ускорение работы с невыровненными данными.

Выбор интринсиков

Удобнее использовать интринсики x86, чем Эльбруса:

  • Их можно скомпилировать как для v3 так и для v5, для эмуляции SSE интринсика компилятор сгенерирует одну команду для v5 и две команды для v3. На v3 будет использовано в два раза больше регистров. Но регистров у Эльбруса много (256). Зато не нужно писать отдельные версии кода для v3 и v5, что сокращает разработку.
  • Оптимизацию можно разрабатывать и отлаживать на x86, лишь в финале проверяя на Эльбрусе. Небольшая часть вещей специфичных для Эльбруса выносится в макросы (которые эмулируют то же самое на x86).
  • AVX команды эмулируются тем же образом, как SSE на v3. Использовать не рекомендуется из-за большого перерасхода регистров.

Зависимости между данными

Компилятор для Эльруса должен заранее знать об отсутствии зависимости между данными чтобы сгенерировать быстрый код. Например, для кода: 

for (i = 0; i < n; i++) dst[i] = src[i] + x;

компилятор не знает, существует ли зависимость между данными (например, что dst будет указывать на src + 1). Поэтому вставит ожидание между записью dst и чтением src из следующей итерации. Чтобы этого не происходило, нужно указывать #pragma ivdep перед циклом.

Выравнивание данных

В lcc-1.25 не работают__attribute__((aligned(N))) или __builtin_assume_aligned(ptr, N), но есть два способа этого добиться:

  1. Опция lcc -faligned, но тогда любые указатели будет считаться выровненными, что неудобно и опасно в больших проектах.
  2. Прямой сброс младших бит указателя: ptr = (T*)((intptr_t)ptr & -8); тогда LCC понимает что память выровнена. Но если придёт невыровненный указатель то не будет ошибки, но будут неправильные вычисления, или придётся добавить assert (что лишний код, замедлит при использовании в цикле). Также это лишняя операция AND, что критично в части кода (например циклы или макросы).

Оптимизированное СПО

На Эльбрус портированы или оптимизированы д14 популярных СПО проектов[3], включая ffmpeg, x264, libjpeg-turbo — всего 33 тыс. строк, 1.3 МБ исходного кода. Они уже доступны в Сизифе, ведётся взаимодействие с апстримами.

Аудио mp3 aac ogg opus
base 1.17 1.26 1.57 2.62
mcst 1.30 1.40 1.76 2.84
open 0.98 0.94 1.23 2.23
Видео mpeg2 mpeg4 xvid avc vp9 hevc
base 51.55 53.17 57.07 88.58 121.81 144.38
mcst 40.20 41.16 45.33 61.53 123.61 143.45
open 28.78 28.14 30.62 52.46 57.34 72.40

Результаты для основных кодеков в сёк (меньше — лучше) в режиме декодирования. Тестировалось на 720p, 201 сёк. base — исходный код, mcst — бинарные файлы МЦСТ, open — опубликованное открытое решение.

Оптимизация СПО для платформы Эльбрус (OSSDEVCONF-2021)!.jpg

Примечания и ссылки

  1. ↑ Прирост производительности за счёт оптимизации компилятора https://www.altlinux.org/lcc#/media/File:Lcc-performance.jpg
  2. ↑ xz: поддержка профилирования на e2k http://git.altlinux.org/gears/x/xz.git?p=xz.git;a=commit;h=7ed55a11d0643c5b53234c700163b72a41a7af30
  3. ↑ Патчи оптимизации для e2k разного СПО https://github.com/ilyakurdyukov/e2k-ports

Plays:0   Comments:0

Источник — «https://0x1.tv/index.php?title=Оптимизация_СПО_для_платформы_Эльбрус_(OSSDEVCONF-2021)&oldid=188325»