循环中标量积的自动矢量化

Question

我正在尝试自动矢量化以下循环。在下文中，我们使用 i- 和 j- 循环遍历矩阵的下三角。不幸的是，矢量化报告无法矢量化（=转换为 AVX SIMD 指令）j 循环和 k 循环。但我认为这很简单，因为没有指针别名（#pragma ivdep 和编译器选项 -D NOALIAS）并且数据（x: 1D-array 和 p: 1D-array）对齐到 64 字节。

可能 if 语句是一个问题，但即使使用 if 自由解决方案（昂贵的移位操作和计算双精度符号）编译器也不是能够向量化这个循环。

__assume_aligned(x, 64);
__assume_aligned(p, 64);
#pragma omp parallel for simd reduction(+:accum)
for ( int i = 1 ; i < N ; i++ ){ // loop over lower triangle (i,j), OpenMP SIMD LOOP WAS VECTORIZED
    for ( int j = 0 ; j < i ; j++ ){ // <-- remark #25460: No loop optimizations reported
        double __attribute__((aligned(64))) scalarp = 0.0;
        #pragma omp simd
        for ( int k=0 ; k < D ; k++ ){ // <-- remark #25460: No loop optimizations reported
            // scalar product of \sum_k x_{i,k} \cdot x_{j,k}
            scalarp += x[i*D + k] * x[j*D + k];
        }

        // Alternative to following if:
        // accum +=  - ( (long long) floor( - ( scalarp + p[i] + p[j] ) ) >> 63);
        #pragma ivdep
        if ( scalarp + p[i] + p[j] >= 0 ){ // check if condition is satisfied
            accum += 1;
        }
    }
}

它是否指的是每个 OpenMP 线程的 OpenMP 起点直到运行时间才知道的问题？我认为这解决了 simd 子句并且英特尔的自动矢量化知道这一点。

英特尔编译器：18.0.2 20180210

编辑：我查看了程序集，现在很明显代码已经矢量化了，很抱歉打扰了大家。

Answer 1

查看程序集确实很有帮助。代码已经矢量化。 OpenMP SIMD LOOP WAS VECTORIZED 在这种特殊情况下也处理内部循环。

循环中标量积的自动矢量化

Auto-vectorization of scalar product in loop

c++

intel

openmp

auto-vectorization