Combining Run-Time Checks and Compile-Time Analysis to Improve Control Flow Auto-Vectorization
Notice bibliographique
Résumé
SIMD (Single Instruction Multiple Data) instructions apply the same operation to multiple elements simultaneously. Compilers transform codes to exploit SIMD instructions through auto-vectorization. Control flow can lead to challenges for auto-vectorization tools because compilers conservatively assume branches are divergent. However, it is common that all SIMD lanes follow the same control-path at run-time, a property we call dynamic uniformity. In this paper, we present VecRC (an auto-vectorizer with run-time checks), a novel compile-time technique that uses run-time checks to test for dynamically uniform control flows. Under the assumption of dynamic uniformity, we perform several compile-time analyses that improve control flow auto-vectorization vs state-of-the-art approaches. VecRC leverages dynamic uniformity to vectorize loops with control-dependent loop-carried dependences. Existing strategies use speculation to optimistically execute vector code, and must correct any incorrect computation due to violated run-time assumptions. VecRC performs compile-time analysis based on uniformity to support such dependences without the overhead of speculation. We propose a probability-based cost model to predict the profitability of run-time checks to eliminate the need for specialized profiling or expensive auto-tuning required in existing methods. VecRC is evaluated in LLVM on a diverse range of benchmarks including SPEC2017, NPB, Parboil, TSVC, and Rodinia on Intel Skylake and IBM Power 9 architectures. On the Skylake architecture, geometric mean speedups of 1.31x, 1.20x, 1.19x, and 1.06x over Region Vectorizer, GCC, Clang, and ICC are obtained with VecRC on real benchmark code.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».