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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Register assignment and compiler impact

Compilers do a good job of trying to keep all data within the registers as long as possible. Moving data from the register into memory is expensive, so we try to use our full spectrum of fast in-house (register) storage locations. There’s a subtlety to this: Registers internally work with higher precision than IEEE, so we reduce the impact of floating point round-offs, too.

It is therefore never a good idea to work on a variable, then not to touch it for ages, and then finally to reuse it. It is always better to do all the work on a variable in one go. Rewrites to achieve this increase spatial and temporal data access locality. This is the positive side of things.

However, any instruction reordering can alter the floating point results. If you bring calculations forward, e.g., you might force the compiler to temporary move values out of registers that it otherwise would have kept there. Modern compilers use instruction permutations quite heavily to produce fast code. Whenever we increase a compiler’s optimisation level (from $-00$ to $-02$ (default) to $-03$ to …), we give the translator more freedom to make performance-relevant code modifications. For floating-point numbers, these might not be semantics-preserving.

Most compilers today allow you to disable code permutations: The GNU compiler’s switch – fassociative-math for example allows the re-association of operands in series of floating-point operations. There’s a “don’t do this” alternative which explicitly forbids it. Clang supports different floating point policies, too. The default is not “safe”.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|SIMD in Flynn’s Taxonomy

Historically, vector computing had always been popular with computers constructed for scientific calculations, as our codes traditionally had been written using lots of vector operations-essentially matrix-vector products (the jargon/slang for this is mat-vecs). It hence paid off to create specialised hardware. This was in the 1980s. After that, the economy of scale took over. It became cheaper to buy a few more standard computers without these specialised instructions off the shelf. It also was more convenient for developers – no need to replace our additions with specialised SIMD operations, e.g.

Things changed due to the demand for better computer games and movie graphics: If you process an image, very often you apply the same operator to all the pixels. You pipe data subject to the same code through the system. You apply the same operator to one big vector of data. GPU vendors thus started to revive the vector computing idea. One might argue that realistic blood spilling and car races paved the way towards exascale computing with GPUs. As vectorisation is a proper and energy-effective way to provide what users want, it found its ways back into CPUs too. Today, we have SIMD in almost any chip-though with different realisation flavours.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSC267

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Register assignment and compiler impact

编译器在尝试将所有数据尽可能长时间地保存在寄存器中方面做得很好。将数据从寄存器移动到内存是昂贵的,因此我们尝试使用我们所有的快速内部(寄存器)存储位置。这有一个微妙之处:寄存器在内部以比 IEEE 更高的精度工作,因此我们也减少了浮点舍入的影响。

因此,对变量进行处理,然后长时间不接触它,然后最终重用它,绝不是一个好主意。一次完成对变量的所有工作总是更好。重写以实现这一增加的空间和时间数据访问局部性。这是事物积极的一面。

但是,任何指令重新排序都可能改变浮点结果。例如,如果您提前计算,您可能会强制编译器将值临时移出寄存器,否则它会保留在那里。现代编译器大量使用指令排列来生成快速代码。每当我们提高编译器的优化级别(从−00至−02(默认)到−03to …),我们给了翻译者更多的自由来进行与性能相关的代码修改。对于浮点数,这些可能不保留语义。

今天的大多数编译器都允许您禁用代码排列:GNU 编译器的开关——例如 fassociative-math 允许在一系列浮点运算中重新关联操作数。有一个“不要这样做”的替代方案明确禁止它。Clang 也支持不同的浮点策略。默认值不是“安全的”。

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从历史上看,向量计算一直在为科学计算而构建的计算机中流行,因为我们的代码传统上是使用大量向量运算编写的——本质上是矩阵向量乘积(术语/俚语是 mat-vecs)。因此,创建专用硬件得到了回报。这是在 1980 年代。在那之后,规模经济占了上风。在没有这些现成的专门说明的情况下购买更多标准计算机变得更便宜。它对开发人员来说也更方便——不需要用专门的 SIMD 操作替换我们的添加,例如

由于对更好的计算机游戏和电影图形的需求,情况发生了变化:如果您处理图像,您通常会将相同的运算符应用于所有像素。您通过系统管道数据服从相同的代码。您将相同的运算符应用于一个大数据向量。GPU 供应商因此开始复兴矢量计算的想法。有人可能会争辩说,逼真的流血事件和赛车为使用 GPU 进行百亿亿次计算铺平了道路。由于矢量化是提供用户所需的适当且节能的方式,因此它也找到了回到 CPU 的方式。今天,我们几乎在任何芯片中都有 SIMD,尽管具有不同的实现方式。

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