pragma omp simdでvcompressが使われない

概要

#pragma omp simdを書くとIntelコンパイラの最適化でAVX-512のvcompress命令が使われず、結果速いコードが生成されないことがある。

はじめに

私は当たり判定の処理が大好きです。少年時代のゲーム作りから現在まで、たびたび当たり判定の速い実装はないものかと試行錯誤することがあります。

ここでは、N粒子の当たり判定の結果、ヒットしたものだけをバッファに詰める、という処理を考えます。ここでバッファに詰める際には、隙間なく並べることを条件とします。

主要な当たり判定部分のコードは次のようなものです。

int nh = 0;
for(int k = 0; k < N;++k){
    hit_head[k]=nh;

    //#pragma omp simd   //問題の指示句
    #pragma ivdep
    #pragma vector
    for(int i = 0; i < N;++i){
        const double dx = x[k] - x[i];
        const double dy = y[k] - y[i];
        const double r2 = dx*dx + dy*dy;
        if(r2 < CUTOFF_SQ){
            hit_id[nh] = i;
            hit_dr[nh] = std::sqrt(r2);
            ++nh;
        }
    }            
}
hit_head[N]=nh;

粒子kとiの距離を測って、その距離(の2乗)がCUTOFF_SQ以下であれば、ヒットしたものとみなしてバッファhit_idおよびhit_drに詰めます。隙間なく詰めるために、ヒットした時だけnhをインクリメントしています。

ここで、SIMDによるベクトル化を期待したいのは、内側のiループです。しかし、ヒットした時だけnhをインクリメントして詰める、という処理がなかなか難しく、私の経験ではAVX2までは、少なくともコンパイラの最適化ではベクトル化できませんでした。

一方で、AVX-512からはベクトル化できるようになりました。Xeon-PhiのAVX-512からSkylake以降のAVX-512まで共通してベクトル化できます。これは、vcompressというSIMD命令がAVX-512から実装されたからです。vcompressはベクトルレジスタうち、マスクビットの立っている要素だけを詰めるというものです。まさに今回の当たり判定にピッタリです。

問題

ところが、上記のコードで//問題の指示句と記した#pragma omp simdに問題がります。このコメント//を外して、指示句を有効化すると、コンパイラの最適化でなぜかvcompressが使われなくなります。

コンパイラのレポートで違いが見て取れます。コンパイルオプションは次のようにしました。

icpc -std=c++17 -O3 -ip -no-prec-div -xCORE-AVX512 -qopt-report=5 -qopt-zmm-usage=high -static-libstdc++

vcompressが使われる場合のレポート（#pragma omp simdをコメントアウトで無効化）

LOOP BEGIN at test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(56,13)
 remark #15389: vectorization support: reference x[i] has unaligned access   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(57,42) ]
 remark #15389: vectorization support: reference y[i] has unaligned access   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(58,42) ]
 remark #15381: vectorization support: unaligned access used inside loop body
 remark #15305: vectorization support: vector length 8
 remark #15309: vectorization support: normalized vectorization overhead 0.365
 remark #15300: LOOP WAS VECTORIZED
 remark #15450: unmasked unaligned unit stride loads: 2
 remark #15457: masked unaligned unit stride stores: 2
 remark #15475: --- begin vector cost summary ---
 remark #15476: scalar cost: 56
 remark #15477: vector cost: 9.250
 remark #15478: estimated potential speedup: 5.620
 remark #15488: --- end vector cost summary ---
 remark #15497: vector compress: 2
LOOP END

vcompressが使われない場合のレポート（#pragma omp simdを有効化）

LOOP BEGIN at test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(56,13)
 remark #15389: vectorization support: reference x[i] has unaligned access   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(57,42) ]
 remark #15389: vectorization support: reference y[i] has unaligned access   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(58,42) ]
 remark #15381: vectorization support: unaligned access used inside loop body
 remark #15416: vectorization support: irregularly indexed store was generated for the variable <hit_id[nh]>, masked, part of index is private   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(61,21) ]
 remark #15416: vectorization support: irregularly indexed store was generated for the variable <hit_dr[nh]>, masked, part of index is private   [ test_vcmp_vs_omp_simd.cpp(62,21) ]
 remark #15305: vectorization support: vector length 8
 remark #15309: vectorization support: normalized vectorization overhead 0.212
 remark #15301: SIMD LOOP WAS VECTORIZED
 remark #15450: unmasked unaligned unit stride loads: 2
 remark #15459: masked indexed (or scatter) stores: 2
 remark #15475: --- begin vector cost summary ---
 remark #15476: scalar cost: 56
 remark #15477: vector cost: 14.750
 remark #15478: estimated potential speedup: 3.540
 remark #15488: --- end vector cost summary ---
LOOP END

これらのレポートを比較すると、前者の#pragma omp simdを無効化したコードでは、ベクトル化による高速化の期待値がestimated potential speedup: 5.620となっています。

一方で、後者の#pragma omp simdを有効化したコードでは、masked indexed (or scatter) storesにもあるscatter store命令が使われていることが分かります。vcompress命令の代わりに、マスクとシャッフルで何とか格納先のインデックスを準備して、最後にscatter storeしてるのでしょう。高速化の期待値はestimated potential speedup: 3.540と低くなっています。

ベンチマーク

実際に上記の当たり判定でベンチマークを行ってみました。

条件：N=10000, 繰り返し回数1000、x[i],y[i]の要素は[-10.0, 10.0]の範囲で一様乱数で生成。CUTOFF_SQ=1.0

CPU：Intel(R) Xeon(R) Silver 4208 CPU @ 2.10GHz

結果：

pragma omp simd有効／無効	使用される命令	計算時間[s]
無効(コメントアウト)	vcompress	50.002970
有効	scatter store	109.771185

store以外の計算負荷が小さいこともありますが、倍も差が出ていますね。やはりvcompressはとても有意義な命令ですね。

まとめ

#pragma omp simdを使うと、現時点のIntelコンパイラの最適化ではvcompressが使われない。#pragma omp simdは不必要に付けないようにしましょう。