0. 基础知识盘点
0.1 循环(loop)
定义
loop(llvm里理解为natural loop)是定义在CFG中的一个结点集合L,并具有以下属性[1][2]:
- 有单一的入口结点(称为header),该结点支配loop中的所有结点;
- 存在一条进入循环头的回边;
相关术语
- entering block:一个非loop内的结点有一条边连接到loop。当只有一个entering block且其只有一条边连接到header,称之为preheader;作为非loop结点的peheader支配整个loop;
- latch:有一条边连接到header;
- backedge:称为回边,一条从latch到header的边;
- exiting edge:一条边从loop内到loop外,边的出发结点称之为exiting block,目标结点称之为exit block;
上面右图中,黄色区域是一个loop,而红色区域不是,为什么呢?
因为红色区域a和c都是入口结点,不满足单一入口结点的性质。
0.2 Scalar Evolution(SCEV)
定义
SCEV是编译器对变量进行分析的优化(往往只针对整数类型),且主要用于分析循环中变量是如何被更新的,然后根据这个信息来进行优化。
循环链
如图所示,循环中归纳变量var
的起始值为start
,迭代的方式为ϕ
,步长为step
;
它的循环链(chrec,Chains of Recurrences)如下:
var = {start, ϕ , step}
// ϕ∈{+,∗}
// start: starting value
// step: step in each iteration
举个例子:
`int m = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
m = m + n;
*res = m;
}
`
那么m的循环链为:m = {0,+,n}
。
1. Induction Variable(归纳变量)
1.1 定义
循环的每次迭代中增加或减少固定量的变量,或者是另一个归纳变量的线性函数。
举个例子[3],下面循环中的i和j都是归纳变量:
`for (i = 0; i < 10; ++i) {
j = 17 * i;
}
`
1.2 益处
归纳变量优化的好处,有但不局限于以下几点:
- 用更简单的指令替换原来的计算方式。
比如,上面的例子中识别到归纳变量,将对应的乘法替换为代价更小的加法。
`j = -17;
for (i = 0; i < 10; ++i) {
j = j + 17;
}
`
- 减少归纳变量的数目,降低寄存器压力。
`extern int sum;
int foo(int n) {
int i, j;
j = 5;
for (i = 0; i < n; ++i) {
j += 2;
sum += j;
}
return sum;
}
`
当前的loop有两个归纳变量:i、j,用其中一个变量表达另外一个后,如下:
`extern int sum;
int foo(int n) {
int i;
for (i = 0; i < n; ++i) {
sum += 5 + 2 * (i + 1);
}
return sum;
}
`
- 归纳变量替换,使变量和循环索引之间的关系变得明确,便于其他优化分析(如依赖性分析)。举例如下,将c表示为循环索引相关的函数:
`int c, i;
c = 10;
for (i = 0; i < 10; i++) {
c = c + 5; // c is incremented by 5 for each loop iteration
}
`
转换为:
`int c, i;
c = 10;
for (i = 0; i < 10; i++) {
c = 10 + 5 * (i + 1); // c is explicitly expressed as a function of loop index
}
`
2. 实践
2.1 相关编译选项
2.2 优化用例
归纳变量的优化(ivs)在llvm中的位置是:llvm\lib\Transforms\Scalar\IndVarSimplify.cpp
让我们通过一个用例,看看毕昇编译器的优化过程。
如下图,假设上面func
里面的部分就是要优化的代码,下面func里面就是预期生成的结果:
它的IR用例test.ll
是:
编译命令是:
opt test.ll -indvars -S
当前的例子中,header
、latch
和exiting block
都是同一个BB,即bb5。
步骤一:依据 def-use
关系,遍历loop的 ExitBlock
中phi结点的操作数的来源,计算出最终值同时替换它,继而替换该phi结点的使用。
例子中,计算 %tmp2.lcssa
,其唯一的操作数是 %tmp2 = add nuw nsw i32 %i.01.0, 3
,该表达式所在的loop是bb5,此时 %tmp2
的循环链为
%tmp2 = {3,+,3}<nuw><nsw><%bb5>
获取当前loop的不退出循环的最大值是199999
,那当前 %tmp2=add(3, mul(3,199999))=600000
;接下来会看当前的替换不是高代价(代价的计算会依据不同架构有所不同),同时在phi结点的 user
中替换该值。优化结果如下:
步骤二:遍历 ExitingBlock
,对其跳转条件进行计算,依据 def-use
的关系,删除相应的指令。
例子中,计算出 br i1 %0, label %bb5, label %bb7
的 %0
是 false
,跳转指令替换后,%0 = icmp ult i32 %tmp4,200000
不存在 user
,将其加入到“死指令”中。优化结果如下:
步骤三:删除所有“死指令”,并看看他的操作数是否要一并删除。
例子中,作为 %0
的操作数的 %tmp4
还有其他的 user %x.03.0
,因此不能被视为“死指令”被删除。优化结果如下:
步骤四:删除 HeaderBlock
中的“死”phi结点。
例子中, %tmp4
和phi结点 %x.03.0
构成了一个不会有成果的循环,就会删除它们,同理删除 %tmp2
和 %i.01.0
。优化结果如下:
作者: 孔荔
文章来源:毕昇编译
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