爱笑的小姐姐 · 2023年02月24日

编译器优化那些事儿(4):归纳变量

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;

image.png

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

image.png

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

image.png

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:

image.png

它的IR用例test.ll是:

image.png

编译命令是:

opt test.ll -indvars -S

当前的例子中,headerlatchexiting block都是同一个BB,即bb5。

image.png

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:

image.png

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%0false,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:
image.png

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:

image.png

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%i.01.0 。优化结果如下:

image.png

作者: 孔荔
文章来源:毕昇编译

推荐阅读

欢迎大家点赞留言,更多Arm技术文章动态请关注极术社区嵌入式客栈专栏欢迎添加极术小姐姐微信(id:aijishu20)加入技术交流群,请备注研究方向。
推荐阅读
关注数
18808
内容数
1352
嵌入式端AI,包括AI算法在推理框架Tengine,MNN,NCNN,PaddlePaddle及相关芯片上的实现。欢迎加入微信交流群,微信号:aijishu20(备注:嵌入式)
目录
极术微信服务号
关注极术微信号
实时接收点赞提醒和评论通知
安谋科技学堂公众号
关注安谋科技学堂
实时获取安谋科技及 Arm 教学资源
安谋科技招聘公众号
关注安谋科技招聘
实时获取安谋科技中国职位信息