C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(二)FMA向量化计算一维卷积

蔚落 2022-11-29 13:18 153阅读 0赞

高斯核的卷积计算是可分离的，即高斯核的每一个维度可以分开处理。因此，一维卷积计算成为了实现3D高斯卷积的基础。一维卷积计算的性能直接影响了整个程序的性能。本篇将实现一维卷积功能，同时引出ICC编译器对多层嵌套循环场景的向量化优化倾向的调查结果。

## Base版本实现 ##

Base版本思路是依照滑窗算法，即卷积核依次移动并计算乘加和，更新到目标矩阵中。因为原始矩阵长度为432 \* 4 Bytes，卷积核 31 \* 4 Bytes，因此**外层循环遍历更新目标矩阵，内层循环计算原始矩阵与卷积核的点积**，可以充分利用原始矩阵数据和目标矩阵数据的**空间局部性**，避免内存的重复加载。  
代码实现，这里为了增加结果的稳定性，重复执行100000次。

#define CONVREPEAT 100000

void Conv1D_base(float* pSrc, int iLength, float* pKernel, int kernelSize, float* pDst)
    { 
    	for (int itDst = (kernelSize/2); itDst < iLength - (kernelSize/2); ++itDst)
    	{ 
    		for (int itker = 0,itSrc = itDst - (kernelSize / 2); itker < kernelSize; ++itker,++itSrc)
    		{ 
    			pDst[itDst] += pKernel[itker] * pSrc[itSrc];
    		}
    	}
    }

其中参数说明

pSrc->原始一维矩阵指针
    iLength->原始一维矩阵长度
    pKernel->一维卷积核指针
    kernelSize->一维卷积核长度
    pDst->卷积结果指针

执行时间

TestConv1D(base) cost total Time 623
    TestConv1D cost Time 0.00623

## Base版本VTune分析性能瓶颈 ##

![待补充][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
前面已经分析过，内存访问具有良好的空间局部性，从VTune整体分析结果可以很好的验证这一点。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

程序整体CPI为0.436.  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
主要问题是程序没做向量化，没有充分利用向量寄存器。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
定位代码中的热点位置，可以看到for循环执行的指令比实际做乘加运算的指令数多了一倍多。

![在这里插入图片描述][20200824102731388.png_pic_center]

查看2300行的反汇编，for循环判断循环结束的汇编指令cmp执行的太多次数，同时这个指令原则上是无法向量化的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
查看2302行的反汇编,使用了乘加运算fmaddss指令。但是ss标记表示是对浮点数标量运算，一次只计算一个浮点数。  
关于指令fmaddss详细信息如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

## 向量化优化 ##

分析代码逻辑，最内层循环是做点积运算，是可以通过编译指导语句强制编译器做向量化。因此尝试在Base的基础上，添加向量化优化，同时点积运算是**归约**类型的计算，通过添加指导关键字**reduction**，合并计算结果。

代码实现

void Conv1D_opt(float* pSrc, int iLength, float* pKernel, int kernelSize, float* pDst)
    	{ 
    		for (int itDst = (kernelSize / 2); itDst < iLength - (kernelSize / 2); ++itDst)
    		{ 
    #pragma omp simd reduction(+:pDst[itDst])
    			for (int itker = 0, itSrc = itDst - (kernelSize / 2); itker < kernelSize; ++itker, ++itSrc)
    			{ 
    				pDst[itDst] += pKernel[itker] * pSrc[itSrc];
    			}
    		}
    	}

执行时间

TestConv1D(opt) cost total Time 116
    TestConv1D cost Time 0.00116

## 向量化版本VTune分析 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]  
和Base版本对比，向量化程度增加，FPU指标升高。  
FPU表示浮点数计算向量化的程度，关于FPU的解释：

This metric represents how the application code vectorization relates to the floating point computations. A value of 100% means that all floating point instructions are vectorized with the full vector capacity.

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
可以看到，指令数量上Base版本是优化版本的五倍左右，两个版本CPI相差不大，这可以解释速度提高的原因。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]  
总指令数量10亿数量级。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]  
对比Base版本，优化版本的的反汇编指令中多出了fmadd231ps vaddps等向量化指令,处理xmm寄存器中数据，因此向量化一次处理4个float单元。  
fmaddps指令解释如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 10]  
这里即便指定了向量化优化的指令集AVX2，最终生成的代码还是无法使用ymm寄存器，原因是AVX2指令集一次能够处理8float，最内层31个float数量太少，编译器认为使用AVX2指令集效率并非最佳。  
编译器配置如下：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 11]

## 循环转换 ##

卷积的计算方式不止一种，可以使用滑窗法以外的计算方式。将滑窗法的计算过程分解与重组，转换循环顺序。卷积核每个元素依次与原始矩阵有效范围内元素做乘法运算，并将计算结果加到目标矩阵对应的位置。  
代码实现：

void Conv1D_Opt_Cmb(float* pSrc, int iLength, float* pKernel, int kernelSize, float* pDst)
    	{ 	
    		int iConvSize = iLength - kernelSize + 1;
    		float* pDstTemp = pDst + kernelSize / 2;
    		for (int kx = 0, start = 0; kx < kernelSize; kx++, start++)
    		{ 
    #pragma omp simd
    			for (int x = 0; x < iConvSize; x++)
    			{ 
    				pDstTemp[x] += pSrc[start + x] * pKernel[kx];
    			}
    		}
    	}

执行时间

TestConv1D(Conv1D_Opt_Cmb) cost total Time 60
    TestConv1D cost Time 0.0006

## VTune分析循环转换性能 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 12]  
这里FPU已经不再是性能瓶颈。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 13]  
整体指令数量与CPI都得到了优化。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 14]  
这里执行指令数量(循环+计算)为7亿，对比Conv1D\_opt减少了百分之40多，同时CPI降低到0.316  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 15]  
这里fma指令使用了ymm寄存器。最内层循环长度400个float，因此编译器认为使用了256位的寄存器是更高校的向量化方法。

## 总结 ##

本文依次通过向量化与循环转换等优化手段，将一维卷积功能速度提高了10倍，对长度432 float数据，卷积核31 float，最终执行速度0.0006 ms。  
同时可以看到，对最内层循环，循环长度越大，向量化程度越高。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3lhbjMxNDE1_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221124/55984a06db0c42ebaa4a9c38dff6c747.png
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