先日のKansai.pmで発表されていた、ループアンローリングを試してみた。
発表のスライド:Cell Challenge 2009 参加記
Wikipedia:ループ展開 - Wikipedia
ループアンローリング自体はWikipediaによればループ展開ということだが、目的としてはデータハザード（データ依存のために計算の並列処理が不可能になること）をなるべく回避するのが目的であった。
スライドの30枚目に展開の方法が書いてるので、それを実際に試してみた。
以下、ベンチマークの結果
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Benchmark: running Unrolling1, Unrolling2, normal for at least 3 CPU seconds...
Unrolling1: 3 wallclock secs ( 3.00 usr + 0.00 sys = 3.00 CPU) @ 429810.06/s (n=1289860)
Unrolling2: 4 wallclock secs ( 3.05 usr + 0.00 sys = 3.05 CPU) @ 444432.88/s (n=1354187)
normal: 3 wallclock secs ( 3.01 usr + 0.00 sys = 3.01 CPU) @ 210117.41/s (n=633504)
Rate normal Unrolling1 Unrolling2
normal 210117/s -- -51% -53%
Unrolling1 429810/s 105% -- -3%
Unrolling2 444433/s 112% 3% --
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Unrolling1は普通に展開したもの。
Unrolling2が展開後に計算順序を入れ替えたもの。
normalは普通のforループ。
計算の順序を入れ替えると、ほんの少しだが速くなった。
多少なりともデータハザードがある、ということなのだろう。
ソースは以下のとおり。
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use strict;
use warnings;
use Benchmark qw(:all);
our @la = (1 .. 5);
our @lb = (4 .. 8);
cmpthese(
timethese(
0, # 0 is auto
{
normal => sub {
my (@lc, @ld);
for my $i (0 .. 4) {
$lc[$i] = $la[$i] + $lb[$i];
$ld[$i] = $lc[$i] * $lc[$i];
}
},
Unrolling1 => sub {
my (@lc, @ld);
$lc[0] = $la[0] + $lb[0];
$ld[0] = $lc[0] * $lc[0];
$lc[1] = $la[1] + $lb[1];
$ld[1] = $lc[1] * $lc[1];
$lc[2] = $la[2] + $lb[2];
$ld[2] = $lc[2] * $lc[2];
$lc[3] = $la[3] + $lb[3];
$ld[3] = $lc[3] * $lc[3];
$lc[4] = $la[4] + $lb[4];
$ld[4] = $lc[4] * $lc[4];
},
Unrolling2 => sub {
my (@lc, @ld);
$lc[0] = $la[0] + $lb[0];
$lc[1] = $la[1] + $lb[1];
$lc[2] = $la[2] + $lb[2];
$lc[3] = $la[3] + $lb[3];
$lc[4] = $la[4] + $lb[4];
$ld[0] = $lc[0] * $lc[0];
$ld[1] = $lc[1] * $lc[1];
$ld[2] = $lc[2] * $lc[2];
$ld[3] = $lc[3] * $lc[3];
$ld[4] = $lc[4] * $lc[4];
},
}
)
);
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