Les défis et les limites des fonctions SIMD (vectorielles) dans la programmation haute performance

La réalité embrouillée des fonctions SIMD (vecteurs) Dans le domaine de la programmation haute performance, les fonctions SIMD (Single Instruction Multiple Data) ont longtemps été une composante essentielle pour améliorer les performances des calculs en traitant plusieurs données simultanément. Cependant, leur utilisation est loin d'être sans complexité, et ce sujet mérite une exploration approfondie. Qu'est-ce qu'une fonction SIMD ? Une fonction SIMD est une fonction capable de traiter plus d'une donnée en même temps. Par exemple, la fonction sinus classique traite une valeur double et retourne une valeur double : c++ double sin(double angle); La version vectorisée pourrait traiter quatre valeurs doubles en une seule appel de fonction : c++ double[4] sin(double angle[4]); Ou, en utilisant des types SIMD natifs AVX, elle pourrait ressembler à cela : c++ __m256d sin(__m256d); L'idée derrière les fonctions vectorisées est de gagner en performance en traitant plusieurs éléments de données par appel de fonction. Pourquoi avons-nous besoin de fonctions SIMD ? Il existe deux types de fonctions SIMD : 1. Manuelles : les développeurs écrivent explicitement des fonctions pour traiter des vecteurs. 2. Automatiques : les compilateurs génèrent automatiquement des versions vectorisées de fonctions scalaires pour optimiser les boucles. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les fonctions SIMD que le compilateur peut choisir pour automatiser la vectorisation des boucles. Par exemple, une boucle simple comme celle-ci : c++ for (size_t i = 0; i < n; i++) { res[i] = sin(in[i]); } Le compilateur pourrait opter pour utiliser une version SIMD de la fonction sin pour améliorer les performances. Cependant, il peut aussi utiliser la version scalaire pour traiter les quelques itérations qui ne peuvent pas être vectorisées. Déclaration et utilisation efficaces des fonctions SIMD Plusieurs méthodes existent pour déclarer et définir une fonction SIMD : OpenMP : Utilisation de pragmas OpenMP pour indiquer au compilateur qu'une fonction peut être vectorisée. ```c++ pragma omp declare simd double sin(double v); ``` Attributs spécifiques aux compilateurs : Utilisation des attributs propres à certains compilateurs, comme __attribute__((simd)) pour GCC. c++ __attribute__((simd)) double sin(double v); Il existe des différences subtiles entre l'application de ces attributs à une déclaration ou à une définition. Pour distribuer une bibliothèque SIMD, il est souvent préférable d'utiliser des extensions de compilateurs différentes si l'activation de OpenMP n'est pas garantie. Voici un exemple d'utilisation dans la bibliothèque GNU C : ```c++ if defined x86_64 && defined FAST_MATH if defined _OPENMP && _OPENMP >= 201307 / Cas de OpenMP. / define __DECL_SIMD_x86_64 _Pragma("omp declare simd notinbranch") elif __GNUC_PREREQ(6,0) / Cas sans OpenMP, avec GCC 6. et attribution (simd). */ define DECL_SIMD_x86_64 __attribute((simd("notinbranch"))) endif ``` Types de paramètres de fonction Pour déclarer une fonction vectorisée, vous pouvez spécifier différents types de paramètres : Uniform : Le paramètre est la même valeur pour toutes les itérations de la boucle. Linear : Le paramètre change de manière linéaire (par exemple, +1 à chaque itération). Variable : Le paramètre change de manière indépendante pour chaque itération. Par exemple, si vous avez une fonction pour sommes colonnes dans une image plate : c++ double sum_column(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height); Cette fonction pourrait être vectorisée de plusieurs façons, en fonction des besoins du programmeur : Calcul de 4 colonnes consécutives en SIMD. ```c++ pragma omp declare simd uniform(img_ptr, width, height) linear(column) double sum_column(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height); ``` Calcul de n'importe quelles 4 colonnes en SIMD. ```c++ pragma omp declare simd uniform(img_ptr, width, height) double sum_column(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height); ``` Calcul de colonnes avec des paramètres invariables. ```c++ pragma omp declare simd uniform(column, width, height) double sum_column(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height); ``` Les attributs inbranch et notinbranch Ces attributs sont importants lorsqu'une fonction SIMD est appelée conditionnellement. Considérons la modification de notre boucle originale : c++ for (size_t i = 0; i < WIDTH; i++) { if (sum_columns0[i] == 0.0) { sum_columns0[i] = sum_column(img_ptr, i, WIDTH, HEIGHT); } } Avec ces modifications, la fonction sum_column ne doit travailler que sur certaines lanes, ce qui nécessite l'utilisation des attributs inbranch ou notinbranch. Si vous ne spécifiez ni l'un ni l'autre, le compilateur générera des versions de la fonction pour les deux cas. ```c++ pragma omp declare simd notinbranch double sin(double v); ``` Pour forcer la vectorisation automatique, utilisez #pragma omp simd sur la boucle appellante ou marquez la fonction comme const et nothrow. ```c++ pragma omp simd for (size_t i = 0; i < n; i++) { res[i] = sin(in[i]); } ``` Ou définissez la fonction explicitement : ```c++ pragma omp declare simd attribute((const, nothrow)) double square(double x); ``` Limitations pratiques des fonctions SIMD Même si les fonctions SIMD semblent offrir de belles améliorations de performance en théorie, elles présentent en pratique plusieurs limitations : Support des compilateurs : Tous les compilateurs ne supportent pas les fonctions SIMD. À l'été 2025, clang 20 ne fait rien avec #pragma omp declare simd, alors que GCC 15.1 le supporte. Ce support est généralement réservé aux compilateurs spécialisés dans le calcul haute performance, tels que ceux d'Intel et de Cray. Usabilité limitée : Les fonctions scalaires accessibles au compilateur peuvent être vectorisées directement par lui. Cependant, les appels de fonctions entraînent la nécessité pour le compilateur de faire des suppositions peu favorables, réduisant sa capacité à optimiser. Implémentations inefficaces des compilateurs : Sur GCC, une version vectorisée générée par le compilateur peut se limiter à répéter la version scalaire plusieurs fois, ce qui n'est pas optimal. Écraser les implémentations générées par le compilateur Pour fournir une implementation vectorisée personnalisée, vous devez indiquer au compilateur l'existence d'une fonction SIMD mais ne pas la définir dans le même fichier de compilation. Par exemple, si vous avez déclaré square comme suit : ```c++ pragma omp declare simd attribute((const, nothrow)) double square(double x); ``` Le compilateur demandera les implémentations des fonctions vectorisées _ZGVdN4v__Z6squared et _ZGVdM4v__Z6squared. Vous devrez les définir séparément : ```c++ double square(double x) { return x * x; } extern "C" __m256d _ZGVdN4v__Z6squared(__m256d x) { return _mm256_mul_pd(x, x); } extern "C" __m256d _ZGVdM4v__Z6squared(__m256d x, __m256d mask) { __m256d r = _mm256_mul_pd(x, x); return _mm256_blendv_pd(r, x, mask); } ``` Si le compilateur ne se plaint pas d'implémentations manquantes, c'est qu'il ne utilise pas les fonctions vectorisées. Utilisez -flto pour la liaison temporelle pour optimiser l'inlining de vos implémentations personalisées. Gestion des paramètres Les paramètres variables sont passés dans des variables vectorielles, tandis que les paramètres uniformes et linéaires sont passés comme des variables régulières. Considérez cette déclaration : ```c++ pragma omp declare simd uniform(img_ptr, width, height) linear(column) notinbranch attribute((pure, nothrow)) double sum_column(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height); ``` Sa définition vectorisée serait : c++ extern "C" __m256d _ZGVdN4uluu__Z10sum_columnPKdmmm(double const * const img_ptr, size_t column, size_t width, size_t height) { // Votre implémentation vectorisée ici } Si la fonction nécessite un masque (attribut inbranch), le masque sera le dernier argument. Vectorisation des fonctions multi-paramètres Pour les fonctions avec plusieurs paramètres, la situation peut devenir encore plus complexe. Par exemple, si vous avez : ```c++ pragma omp declare simd simdlen(8) notinbranch attribute((const, nothrow)) double square(double x); ``` Et que vous compilez pour AVX, vous devrez gérer deux registres vectoriels : ```c++ struct __m256dx2 { __m256d v0; __m256d v1; }; __m256dx2 square2(__m256d x0, __m256d x1) { __m256dx2 res; res.v0 = _mm256_mul_pd(x0, x0); res.v1 = _mm256_mul_pd(x1, x1); return res; } ``` Quelques astuces compilateurs L'utilisation de #pragma omp declare simd peut parfois créer des problèmes, comme le doublement des symboles. Utilisez -flto pour la liaison temporelle pour optimiser l'inlining de vos implémentations personalisées, mais notez que cela peut allonger le temps de compilation et de linkage. Conclusion L'utilisation de fonctions SIMD offre des avantages significatifs en termes de performance, mais leur mise en œuvre effective peut être semée d'embûches. Le support des compilateurs, la complexité des déclarations et la nécessité d'optimisations manuelles en font un outil puissant mais difficile à maîtriser. Évaluation de l'industrie Malgré ces challenges, les fonctions SIMD sont un élément crucial pour les développeurs de calcul haute performance. Les bibliothèques comme libmvec en font un usage intensif pour des fonctions mathématiques vectorisées. Pour des formations ou des discussions sur les problèmes de performance, contactez-nous ou suivez-nous sur LinkedIn, Twitter ou Mastodon pour être informé dès que du nouveau contenu est disponible.