編譯器作為重要的基礎軟件之一，在各個領域都有著非常廣泛的應用。比如在嵌入式領域，如何在有限的空間內(nèi)豐富應用的功能困擾著眾多的工程師，編譯器能夠輔助大幅度地降低應用的體積，是工程師們不可或缺的好幫手。

再或是 HPC（High Performance Computing，高性能計算）領域聚焦于計算密集型的場景，像氣象預報、科學研究等，極致化的應用性能是 HPC 領域不斷探索的課題之一，編譯器作為重要的性能貢獻者，在其中發(fā)揮著至關重要的作用。

鯤鵬 GCC 是搭載在鯤鵬平臺上的高性能編譯器，致力于為用戶提供高效的性能體驗，在編譯算法、指令流水、運算庫等方面進行了深度的優(yōu)化。

了解鯤鵬 GCC 編譯器

鯤鵬 GCC 編譯器是基于開源 GCC 的高性能編譯器，鯤鵬 GCC 與鯤鵬芯片協(xié)同，通過編譯器技術充分發(fā)揮芯片的性能，提升鯤鵬硬件平臺上業(yè)務的性能體驗。除支持開源 GCC 通用功能之外，鯤鵬 GCC 主要對以下三個方面進行了增強。

更豐富的編譯算法：提供豐富的優(yōu)化算法，如內(nèi)存布局優(yōu)化、結構體拆分優(yōu)化、自動矢量化等，大幅提升指令和數(shù)據(jù)的吞吐量。

更靈活的指令流水：適配鯤鵬平臺的指令流水優(yōu)化，發(fā)揮鯤鵬架構極致算力。

更高效的運算庫：深度優(yōu)化數(shù)學庫算法，提供豐富的矢量數(shù)學函數(shù)接口，大幅提升數(shù)學計算的效率。

當前鯤鵬 GCC 編譯器已廣泛應用于多種 HPC 典型場景，如氣象、安防、流體力學等，性能優(yōu)勢已經(jīng)逐步展露。其中，SPECCPU 2006 和 SPECCPU 2017 benchmark 跑分平均優(yōu)于開源 GCC 15% 以上，HPC 典型氣象應用 WRF 優(yōu)于開源 GCC 10% 以上。

GCC 編譯器典型優(yōu)化場景及其優(yōu)化原理介紹

結構體拆分優(yōu)化——大幅提升 Cache 命中率

SPECCPU 2006 benchmark 中有一款 libquantum 子項，它用于模擬量子計算機運行整數(shù)分解的 Shor 算法，該子項的一個瓶頸在于頻繁連續(xù)的內(nèi)存讀寫，簡化后的代碼示例如下圖左邊所示。

內(nèi)存布局優(yōu)化原理示意圖

從循環(huán)中可以看出在結構體 node_t 中，data1 的使用率極高，而 data2 是不使用的。在源代碼中，數(shù)據(jù)是以結構體數(shù)組的形式排布在內(nèi)存中，按照普通編譯器的編譯方式，每次從內(nèi)存中取數(shù)據(jù)時會將連續(xù)幾個結構體數(shù)據(jù)加載到 cache 中，而 cache 包含的數(shù)據(jù)中有一半將不會參與運算，這會造成 cache 空間和帶寬的浪費與性能的損耗。

鯤鵬 GCC 編譯器會自動檢查循環(huán)中適合優(yōu)化的場景，通過將結構體拆分成兩個結構體的方式（如上圖右），將有效的數(shù)據(jù)緊湊排布起來，從而提高 cache 命中率和應用性能。經(jīng)測試，此優(yōu)化可以給 libquantum 子項帶來80%的性能提升。除此之外，鯤鵬 GCC 編譯器還支持結構體全展開、結構體成員重排列等內(nèi)存布局優(yōu)化，讓應用程序的性能如虎添翼。

指令流水優(yōu)化——更加適合鯤鵬的指令調(diào)度模型

通用的指令流水調(diào)度是基于各個指令的消耗和指令間的依賴關系合理地調(diào)度指令執(zhí)行的順序。在不進行指令流水優(yōu)化時，6條指令依次順序執(zhí)行，假設每條指令需要兩個單位的執(zhí)行時間來計算得到結果，由于指令間存在數(shù)據(jù)依賴，在沒有計算得到 V1 值的條件下，無法進行 V0 值的計算，由此導致了一個單位時間的等待，造成性能損失。

在使用指令流水優(yōu)化后，在 V 系列指令執(zhí)行等待的一個單位時間內(nèi)加入了沒有數(shù)據(jù)依賴的K系列指令的執(zhí)行，所有指令的執(zhí)行被合理地調(diào)度了起來，指令流水優(yōu)化提升了指令執(zhí)行的效率和程序運行的性能。

鯤鵬芯片基于 ARM 架構，對指令的消耗和指令間依賴關系的處理進行了優(yōu)化和增強。鯤鵬 GCC 編譯器導入了基于鯤鵬芯片的指令模型，使得指令流水優(yōu)化的結果能夠更加適合鯤鵬芯片的執(zhí)行，提升鯤鵬軟件運行的性能。經(jīng)測試，該優(yōu)化可以給 SPEC CPU 2006benchmark 帶來2%的整體性能提升。

高性能運算庫——極致性能的數(shù)學庫和矢量數(shù)學函數(shù)

HPC 領域會運用到大量的數(shù)學函數(shù)計算，如 pow、sinf、log 等，也經(jīng)常需要對整個數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)做數(shù)學函數(shù)運算。如下圖舉例所示，左邊是需要對 a 數(shù)組的所有數(shù)據(jù)進行 sinf 數(shù)學計算。

正常情況下會循環(huán)遍歷 a 數(shù)組依次對每個數(shù)據(jù)進行 sinf 數(shù)學計算，無法獲得進一步的性能提升空間。鯤鵬 GCC 編譯器能夠識別該場景，自動將 sinf 數(shù)學函數(shù)的調(diào)用轉化為矢量化 vec_sinf 的數(shù)學調(diào)用，能夠同時處理四個數(shù)據(jù)的 sinf 數(shù)學計算，并矢量化存取數(shù)據(jù)，得到性能的提升。經(jīng)測試，該優(yōu)化可以給 HPC 領域 NEMO 應用帶來6%的性能提升。

矢量數(shù)學函數(shù)優(yōu)化原理示意圖

本文我們主要介紹了鯤鵬 GCC 編譯器具有代表性的三方面優(yōu)化特性：前中端編譯算法優(yōu)化、后端指令優(yōu)化、運行時庫優(yōu)化。除此之外，還有軟件預取、循環(huán)優(yōu)化、分支預測、矢量化等編譯優(yōu)化特性的開發(fā)應用。

編輯：jq