如何优化热循环中的内存写入

Posted 2023-02-22

【中文标题】如何优化热循环中的内存写入

【英文标题】：How to optimize for writes to memory in hot loop

【发布时间】：2021-06-17 14:52:53

【问题描述】：

我的代码中有一个循环，我花费了大部分 CPU 时间：

%%write_to_intermediate_head:
    ; uint64_t count_index = (arr[i] >> (8 * cur_digit)) & (RADIX - 1);
    ; We will use rsi to hold the digit we're currently examining
    mov rsi, [rdx + rdi * 8] ; Load arr[i] into rsi
    mov r9, %1 ; Load current digit were sorting on
    shl r9, 3  ; Multiply by 8
    shrx rsi, rsi, r9
    and rsi, 255

    ; intermediate_arr[--digit_counts[count_index]] = arr[i];
    ; rdi is the loop counter i
    ; rsi is the count_index
    ; rcx is the digit_counts array
    ; rax is the intermediate_arr
    dec qword [rcx + rsi * 8]
    mov r9, [rcx + rsi * 8] ; --digit_counts[count_index]

    mov rsi, [rdx + rdi * 8] ; arr[i]
    mov [rax + r9 * 8], rsi

    dec rdi
    jnz %%write_to_intermediate_head

变量：digit_counts、arr 和intermediate_arr 都在内存中（堆和bss）。 AMD 分析器显示读取和写入这些内存位置花费了许多周期。有什么办法可以优化吗？

【问题讨论】：

用 C 语言编写并使用优化编译器？

【参考方案1】：

您的计数是否真的需要是 qwords，或者您是否可以使用更窄的类型将 32 位的缓存占用量减少一半（或者更窄的甚至更少）？如果您遇到缓存未命中，如果 OoO exec 无法隐藏该延迟，这将意味着等待加载/存储的时间要多得多。

我猜想复制数据将是大部分内存带宽/缓存未命中。这看起来像基数排序，与数据相比，要管理的元数据量很小。 （但至少让它在缓存中命中会有所帮助，使其更能抵抗你丢弃的所有其他数据的驱逐。）

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不管你做什么，基数排序的访问模式本质上对缓存不太友好，尽管它并不可怕。您将写入分散到 256 个可能的目的地，同时更新指针。但是这 256 个目的地是顺序流，所以如果幸运的话，它们可以在 L1d 缓存中命中。

希望这些目的地不是 4k 的倍数（最初或大部分时间），否则它们会在 L1d 缓存中为同一行设置别名并导致冲突未命中。 （即强制驱逐您即将写入的另一个部分写入的缓存行。）

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您有一些冗余的加载/存储，这可能是加载/存储执行单元的瓶颈，但如果这不是瓶颈，那么缓存会很好地吸收它们。本节主要是关于调整循环以使用更少的微指令、改进无缓存未命中的最佳情况以及减少 OoO exec 的隐藏延迟。

使用内存目标dec，然后重新加载dec 的存储在后端加载/存储操作的总和以及 OoO exec 隐藏的延迟方面显然效率低下。 （尽管在 AMD 上，dec mem 仍然是前端的单个 uop，而在 Intel 上是 3；https://uops.info/ 和 https://agner.org/optimize/）。

同样，您不是使用相同的 RDI 两次加载 [rdx + rdi * 8] ; arr[i] 吗？ SHRX 可以复制和移动，因此您甚至不会通过保留该加载结果以供以后节省微指令。 （您还可以对arr[i] 使用简单的非索引寻址模式，通过像add rdi,8 和cmp rdi, endp/jne 这样的指针增量，其中end 是您之前使用lea endp, [rdx + size*8] 计算的结果。循环forward 对于某些硬件预取器来说，数组上的转发可能会更好。）

x86-64 有 15 个寄存器，因此如果您需要更多用于此内部循环，请在函数的顶部/底部保存/恢复一些保留调用的寄存器（如 RBX 或 RBP）。或者在必要时将一些外循环的东西溢出到内存中。

mov r9, %1 看起来是循环不变的，因此将 shl r9, 3 计算提升到循环之外，并且不要覆盖内部循环内的 R9。

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您确实需要对提取的字节进行零扩展，但and rsi, 255 的效率不如movzx eax, sil。 （或者更好的是，选择像 ECX 这样的寄存器，其低字节可以在没有 REX 前缀的情况下访问）。不过，AMD 无法像英特尔那样在 movzx 上进行 mov-elimination，因此只需为 AMD 节省代码大小，但如果您在英特尔 CPU 上运行它，则会优化延迟。

或者更好，AMD Zen 有单微指令BMI1 bextr r64,r64,r64，所以在寄存器的低 2 字节中准备一个开始/长度对。如前所述，这是循环不变的。即在循环之前mov ecx, %k1/shl cl, 3/mov ch, 0x8（AMD 没有部分寄存器停顿，只是错误的依赖关系。在这种情况下是真的，因为我们想要合并。）如果那是内联 asm 语法，@987654345 @ 指定寄存器的 32 位版本。或者如果它是内存，无论如何你只是在加载，提升它会节省另一个负载！

（英特尔有 2-uop bextr，大概是 shift 和 bzhi uop。）

或者如果你真的想加载两次，movzx esi, byte [rdi + rdx] 其中 RDI 是指向 arr[[i] 的指针，你可以递增或递减，RDX 是字节偏移量。但可能 BEXTR 是更好的选择。

【讨论】：

@lvrf：你也许可以检查你的数字计数和特殊情况的包装。就像在dec 之后包含jnz，或者如果您使用字节偏移而不是计数，则包含jnc；我不确定 AMD 在内存访问的寻址模式（不是 LEA）中是否关心比例因子是否为 1。但是使用 perf record 或其他任何东西来查看这些访问是否缓存未命中。例如英特尔有一个性能事件mem_load_retired.l1_miss 映射到特定指令； AMD 可能也有类似的东西。

@lvrf：是的，LEA 可以替换 mov/shl。它花费了几个字节的额外代码大小，但确实节省了 uop。 （[reg * 8] 必须编码为[reg*8 + disp32=0]，因为 no-base-reg 编码是 ModRM/SIB 表示只有位移的方式）。 AMD 的延迟实际上可能更差，但在循环之外很好（缩放索引）。当然，如果您知道它是一个小整数（未设置高位），rorx eax, %k1, 32-3 也会进行复制和移位。 （不需要 64 位操作数大小，除了 LEA 寻址模式：x86-64 不带前缀字节的默认值是 op size = 32，addr size = 64。）

我已经将 arr[i] 的冗余负载移除到 rsi 中（我对此视而不见），我现在（平均而言）击败了我编写的 O2 优化 C 版本。确认一下，dec qword [rcx + rsi * 8] / mov r10, [rcx + rsi * 8] 比 mov r10, [rcx + r11 * 8] / dec r10 / mov [rcx + r11 * 8], r10（加载、十进制、存储）之类的慢。

@lvrf：摆脱 32 位计数的另一个想法：可能有两个版本的循环，如果要排序的总输入数组大小小于 2^32，那么你可以使用 32 位计数器版本。或者，如果要进一步排序的任何给定存储桶足够小，那么它可以使用 32 位计数器。

@lvrf: 资源：Agner Fog 的优化指南（尤其是微架构指南）是必不可少的阅读材料。 agner.org/optimize。另请参阅lighterra.com/papers/modernmicroprocessors re 管道和 OoO exec，以及 ROB / 存储缓冲区内容，以及 realworldtech.com/sandy-bridge re：特定微架构。 （不幸的是，大卫坎特没有发表过类似的禅宗深入探讨，但请参阅en.wikichip.org/wiki/amd/microarchitectures/zen_2#Architecture）。

【参考方案2】：

其他优化。可以使用矩阵而不是数组同时为所有数字完成生成计数的初始传递。对于 64 位无符号整数，使用 1 字节数字执行 8 次传递足够接近理想值，因为计数 |索引将适合 L1 缓存。初始通道将计数存储在 [8][256] 矩阵中，32 位计数|索引应该足够了。

对于比缓存大得多的大数组，如果要排序的数据相当均匀，那么第一个基数排序过程可以是一个最高有效位通道，如果使用 1 字节数字，则创建 256 个 bin，目标是每个缓存中的 256 个 bin 中的一个，并在 256 个 bin 中的每一个上首先对最低有效位进行基数排序，一次一个 bin。如果数组更大，第一遍可以创建更多的 bin，512（9 位数字），1024（10 位数字），...，那么每个 bin 仍然可以使用 1 字节数字排序，最后一个数字较小通过。