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其中进入值x 10

2018-10-04 05:21 admin

  将“门户网站”这一概念传到中国的是一名叫姜丰年的人,彼时其身份是海外最大的华人网站“华渊资讯网”的首席执行官。

  编译器优化有两个基本部分。首先,它需要识别IR(中间表示)中的一个可优化情形,比如同一个变量的邻近递增。要使优化效能最大化,情形识别器应该尽可能地广撒网。比如,注意到它可以处理同一基本块里由无关指令隔开的递增,而且也可以处理递减,我们可以拓宽一个递增合并器的适用性。优化的第二部分是,一旦找到可优化的代码,知道用哪些代码替换它。在这个例子里,“i++;i++”变成“i+= 2”。虽然某些优化比这个要复杂得多,基本的思想都是适用的。优化编译器通过持续应用大量的优化遍,每个遍以某种轻量级的方式改进代码,取得良好的结果。

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  换而言之,我们希望看到的代码实现了这个函数,但没有额外的UBSan(UndefinedBehavior Sanitizer)逻辑——不需要溢出检查,因为不管实参值是什么,这个函数显然不会执行一个未定义的溢出(实际上,因为跳转的消除,LLVM代码可以执行一个未定义的溢出。这没有问题的,因为LLVM中的一个未定义溢出仅影响操作的结果,相比之下,C层面未定义行为的后果难以预料)。

  上面的代码正是我们希望的。我们实际得到的——使用截止今天的Clang/LLVM,也包括Clang/LLVM3.4——是这个:

  举着青铜剑的人不能想象大地上可以用铁轨制造一条道路,再由电力机车高速运行。

  以上面的两部分模型刻画LLVM缺失的优化,可优化的情形是“一条带有溢出的加指令可以显示出从不触发溢出的行为”,替代的代码是“普通的加指令” (对溢出处理句柄调用的去除是另一个优化,其情形是“显示出不会执行的代码”,其替换代码是“nothing”)。

  我们可以下结论说LLVM在优化整数表达式时不是非常聪明吗?不,事实上当谈及编译器优化时,这个类型的生成是很少有用的——魔鬼在细节中。例如,让我们尝试该溢出检查的一个开源版本:

  在这个情形里,LLVM生成理想的输出。另一方面,如果我们以一个微不足道的方式修改这个代码,LLVM不能优化掉这些断言:

  啥意思?要点是制作一个聪明的编译器是经年累月教它优化的过程。这个教导过程是非常精细的。例如,我们只是看到LLVM可以对cannot_overflow_2()发布良好的代码,但对cannot_overflow_3()不能。要修正这,需要修改一个或更多的LLVM遍,一个要求智慧、经验、高工资,且可能超量工作的编译器工程师参予的易错过程。要优化原来的cannot_overflow()将需要完全不同的一组改变。如果有一个更好的方式使得编译器更聪明,解放我们的工程师去实现C++14或其他大小,不是很好吗?

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  不是依赖人类,一个超级优化器使用基于搜索的技术查找简短的,近乎最优的代码序列。自1987年最早的论文,已经发表了几篇论文;我喜欢的一篇是2006年的窥孔超级优化器。多年来,我认为LLVM可以从工作在IR上的一个窥孔超级优化器中获益。

  稍后我觉得可能是时候着手这个项目了。推动我行动的是Xi Wang的一系列观察,他优秀的Stack工具已经知道如何将LLVM转换为一个SMT实例,使得一个解析器可以回答关于LLVM代码的问题。为了实现超级优化器,我们需要解析器证明在一个程序中发现的某个LLVMIR与我们期望替换它的更小、更快的IR片段是等效的。正如你在这个文件中看到的,LLVMIR与现代位向量感知的SMT解析器之间的语义差别是细小的。

  在进入细节之前,我们需要看一下超优化LLVMIR的这项杰出工作,它包含了之前超级优化器里(就我所知)没有见过的两个想法。首先,它工作在指令的一个DAG上,而不是线性序列。其次,它利用了未定义行为的知识。另一方面,这项工作有几个需要修正的局限。首先,它不总是能提出正确的转换。这个问题通过SMT解析器相对容易解决。其次,其目的是向人类提供思路,然后人类向一个编译器遍,比如指令合并器,添加某些模式。虽然在短期手工实现是务实的,我猜它是乏味、易错且不必要,尤其是随着LLVM代码替换代码大小的增长。

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  虽然我自己正在撰写这篇博客,这里的许多材料来自与XiWang及DuncanSands的对话。同时他们两人对本文的草稿也给出了反馈。实际上Duncan给了我如此多的反馈,我不得不重写了几个章节。

  我们已经看到编译器优化需要识别可优化的代码,并以更好但功能相同的代码替换它。第三个要求是它能极快地完成这些事情。让我们看一下对LLVM这如何奏效。

  为了找出优化的候选者,我们将以一个相当大的优化的LLVMIR采集开始,收获不超过某个尺寸的每个合适指令的DAG。一开始,仅ALU指令适合超优化,但我期望我们可以不太麻烦地处理内存操作,局部控制流以及向量。浮点代码与循环更具挑战性。这里是LLVM IR的文档,如果最近你还没有看过。

  为了抑制仅在无关细节上不同的DAG,我们需要一个规范化遍。然后,对于每个规范的DAG,我们的目标是找出一个功能相同,代价更低的DAG。这个代价高昂;我们将不仅需要离线执行它,而且我们还可能希望在一个集群里展开工作。方法是穷举LLVM代码的规范DAG,直到比我们在收获遍中最大尺寸稍小的尺寸。接着我们需要回答这个问题:哪个被枚举的DAG在功能上等同于我们收获的DAG?来自2006年超优化器的技术是使用几个测试向量快速地筛选大部分不等效的代码序列,然后使用一个解析器彻底地去除余下的不等效序列。这里将使用相同的想法。

  到目前为止,我们花费了大量的CPU时间查找可以被更廉价指令替换的LLVM指令的DAG。下一个问题是使得这些转换在编译时刻可用,且不会太过降低编译速度。我们将需要快速地识别在正在优化文件里合格的DAG,规范化它们,以及重写它们。某种类型的哈希方案看起来是条路子。Duncan建议我们可以使用超级优化器本身来生成一个快速的规范化器——这很酷。

  总之,我们拥有超级优化器本身,它是慢速的。大多数人不会想运行它,但拥有大量计算资源的大型组织可能想这么做。我们还有一个使用预先计算的优化的LLVM遍,它自动生成,并且由一个SMT解析器证明正确性。

  利用数据流实际情况。让我最为激动,想要尝试的事情之一是,在一些数据流实际情形的上下文里,比如“进入的变量x是4的一个非负倍数”以及“进入的指针p与q不互为别名”,优化每个DAG。我视这为窥孔超级优化器的主要缺点之一——目光短浅地一次仅考虑少量代码,的一个可靠变通方案。数据流实际情况将支持远处的某个活动。虽然在一个DAG输入上的限制——“进入的变量z是奇数”或无论什么——看起来最为明了,我相信我们还可以利用输出值上的反限制(anti-constraint),比如“输出的变量w无关紧要,除非它在范围[0..9]。” 例如,如果准备把w用作一个包含10个值的数组的索引时,后者就会发生。不言而喻,未定义行为的这种邪恶的使用应该是可选的,仅在与基于UBSan的测试结合使用时才是合理的。

  在优化时刻将会发生的事情是,在要优化代码中,我们将拥有一个DAG,它的形状匹配来自优化数据库的一个DAG,不过相关的数据流信息没有完全匹配。我相信这容易处理:如果要优化代码中的数据流信息比优化数据库中的数据流信息更严格,我们可以执行替换。例如,如果我们有一个DAG,其中进入值x 10,我们可以应用一个从更弱条件x 0导出的优化,但不是更强的条件x 20。

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  利用数据流实际情况的问题是,它使得超级优化器的每个部分变得更复杂。我们需要仔细考虑什么类型的数据流信息会实际向超级优化器实施好的影响。我已经读过像值追踪这样的遍,它看起来提供了相当多我们希望的东西。

  避免DAG枚举步骤。枚举并测试候选的DAG是不优雅的。避免这不是很好吗?超级优化器Denali与Denali-2就是基于一个SAT解析器可以用于直接合成匹配一个规则的最优指令序列的想法。论文没有提供许多反映这个技术奏效的线索,但如果Denali走在时代前面将会怎么样?SAT/SMT解析器的改进,以及过去10年间处理能力的提升可能使得这个技术,或密切相关的技术,成为一个现实的提议。

  比枚举更倾向合成的另一个原因是,基于枚举的一个做法对常量没有太好的办法:有太多的选择。这意味着我们的超级优化器不能发现令人惊奇的技巧,像快速反向平方根(fastinverse square root,它是一个近似法,因此它会在等效性测试中失败,不过你明白这个思想)。

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  更好的代价函数。估计LLVM指令的一个DAG的执行代价并不简单,因为——尽管这样叫——IR是相当高级的(它不像估计真实指令的执行代价在现代处理器上那么容易)。我们可以想象以简单、黑客式的方式估计代价,比如计算指令个数或度量DAG的最长路径。另一方面,把一些事情做得更精确可能是值得的,比如将某些DAG编译为机器代码,在某些测试向量上测量它们的执行代价,然后使用结果数据来匹配一个代价模型。可插拔代价函数将使得优化代码大小而不是速度变得容易——目前编译器还不特别擅长的事情。

  Duncan猜想“指令数”将是我们需要的唯一的代价函数,但我不确定。我们真的希望超级优化器用一个偏转和相加替换一个乘法吗?

  优化整个循环。虽然任何超级优化器可以优化循环内代码,我不知道任何旨在优化包含循环代码的超级优化器。看起来有两个阻碍。首先,搜索空间可能变得成问题地大。其次,在SMT中编码有关循环——展开它几次的简单做法——是不牢靠的。我可以使用一个SMT解析器来证明两个迭代次数未知的循环的等效性吗?我感觉我已经读过讨论这如何做的论文,但我现在找不到它们——谁能提供引用,十分感谢。

  生成优化。Duncan的超级优化器在缺少LLVM类型信息的情形下工作,因此它可以推导出一个允许我们,比如以-x替换y-(x+y),而不管x与y的宽度。我列出的超级优化器将遭遇一点规则爆炸,因为它将对每个宽度导出一个独立的优化。尽管我看过的LLVM代码由具有明显宽度(1,8,16,32,64,128)的值支配,当我们尝试考虑数据流信息时,规则爆炸可能成为一个严重的问题。一个有趣的研究片段将是使一个超级优化器自己概括优化。这可能通过在推导每个优化时概括它们来完成,或者事后在导出优化的数据库上运行同一个概括遍,查找可以由一个更广泛的规则归纳一组优化来完成。总之,如果我们在可能时生成广泛可用的优化,而在必要时生成精细可用的优化,我们优化器的性能与功效将是最好的。

  与LLVM后端整合。一个IR超级优化器总是会错失利用在LLVM层面不可见硬件特征的优化,例如,因为LLVM没有rotate指令,这里讨论的优化类型遥不可及。这是一个可接受的权衡,但在另一方面,开发古怪指令的语义细节是我们期望超级优化器擅长的一个领域。我们可以扩展我们的LLVM-LLVM超级优化器,使得它除了优化IR,还可以辅助后端任务?或者那就是一个完全独立超级优化器的工作?我还不知道答案,但我确实知道一个纯粹的post-pass超级优化器(2006窥孔超级优化器就是这样工具的一个例子)是有问题的,因为使它感知并发模型将是困难的。换而言之,它将尝试优化掉用于与其他线程,硬件设备等通讯的内存引用。

  真实代码上新颖的优化。你可以断定我不是一个真正的编译器人,因为我不在乎使SPEC更快。我只关心那堆尘封的废物以最快的速度运行。另一方面,从LLVM目前尚不能完全优化的Emscripten与GHC产生出几乎肯定有趣的惯用代码。类似的,正如我在文章开头显示的,当我们在Clang中打开整数溢出检测,生成的代码有大量改进的空间。超级优化的圣杯是自动发现并应用像我们在Hacker’s Delight里读到的技巧。

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  未定义的程序崩溃。不久之前关于未定义行为的积极利用我写了一个小小的建议。要说明一点,我不完全是认真的。好吧,猜猜怎么着?一个UB感知的超级优化器将或多或少以我描述的方式粉碎未定义的程序。显然,我对这个有复杂的感情,但我相信只要被超级优化器利用的每个未定义行为有一个对应的UBSan检查,这可能就是一个合理的权衡。

  归类现存编译器遍。理想地,我们将一个超级优化器指向未优化的LLVM代码,一旦到达一个定点,代码至少与LLVM优化器可以产生的一样好。我不期望这会发生,但在另一方面2006超级优化器能够接受一个未优化的x86小函数,并把它转换为gcc-o2输出的对等物。这里更有意思的可能性是编译器内部,几十年来它变得越来越复杂,对某些类别的转换,依赖于超级优化器,可以变得更简单。我认为我们可以指望替换部分的指令合并器,在Csmith指向LLVM后,我们发现它是错误代码bug最丰富的源泉之一。

  我们为更雄心勃勃的工具铺平了道路。刚才,我写到CompCert需要一个超级优化器。这仍然是真的。我不准备致力于它,但我期望从一个超级优化器得到的技术与教训将有助于我们创建其他超级优化器。

  通过提议缺少的优化,超级优化器的结果已经渗透入LLVM与GCC。我认为这个技术是时候承担更直接的角色。一个现实的超级优化器,一旦启动,将自然地吸收在SMT解析以及计算能力中的进步。例如,如果今年我们可以收割大小直到10的IR DAG,明年这可能是12。如果实现这个想法,它将留给编译器开发者更多时间关注其他任务。

  ·        本文的标题说“让我们致力于”,但后续解释这的章节在某个修改中迷失了。我的意思是我认为以一个开源的形式致力于这个项目是一个好的想法。我的团队在作为开源工具的Csmith与C-Reduce上有很好的经验。方程中使事情复杂化的部分是作为一个开发者,我将需要基于这个工作发表论文。我相信正确的答案是,给予对论文中描述的工作有所贡献的人成为论文合作者的机会。

  ·        我还与Vikram Adve谈过;他的直觉是一个超级优化器对后端的贡献要超过对中间端。可能正是如此,但让我们审视一下一个中间端超级优化器的基本原理。首先,在后端产生死代码是错误的,超级优化器有时会这样做——连同产生希望由其他遍进一步优化的,其他类型的代码。其次,仅在IR上操作,我们得到了各种简化,使得进行更雄心勃勃的项目更容易,比如利用数据流信息,合成最优IR等。正如我在上面说的,一个后端超级优化器也是肯定值得要的。

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  跟学院派的厚书给大家的印象不同,其实用LLVM写个简单的编译器是件容易的事情,因为大部分事情LLVM都替我们做了。...

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