Peephole микрооптимизации в С++ и C# компиляторах03.07.2019 12:20

В школе, когда мы решали уравнения или считали формулы, мы пытались их сперва сократить несколько раз, к примеру Z = X - (Y + X) сокращается в Z = -Y. В современных компиляторах это подмножество так называемых peephole-оптимизаций, в которых мы по, грубо говоря, набору шаблонов сокращаем выражения, заменяем инструкции на более быстрые для конкретного процессора и т.п. В этой статье я собрал наборчик таких оптимизаций, которые удалось найти в исходниках LLVM, GCC и .NET Core (CoreCLR).

Начнем с простых примеров: 

  X * 1        =>  X
-X * -Y        =>  X * Y 
-(X - Y)       =>  Y - X  
X * Z - Y * Z  =>  Z * (X - Y)

проверим последний пример в С++ и в C#: 

int Test(int x, int y, int z) {
    return x * z - y * z;  //  =>  z * (x - y)
}

и посмотрим на ассемблер от Clang (LLVM), GCC, MSVC и .NET Core:
upxlzopwz17gkq290kycswi4_qq.png

Все три компилятора С++ (GCC, Clang и MSVC) сократили одно умножение (видим только одну инструкцию imul). C# с RyuJIT этого не сделал, но не спешите его за это ругать, просто этот класс оптимизаций там доступен в ограниченном составе. Что бы вы понимали — реализация всей InstCombine трансформации в LLVM занимает более 30к строк кода (+20к строк на DAGCombiner.cpp), к тому же эта трансформация частенько становится причиной долгой компиляции. Вот, кстати, участок ответственный за эту оптимизацию там. В GCC есть специальный DSL, на котором описываются пипхол оптимизации, вот и сниппет).

Я решил, ради статьи, попробовать реализовать эту оптимизацию в C# JIT (подержите мое пиво):

image

Полный коммит можно можно увидеть тут EgorBo/coreclr. Давайте теперь проверим мое улучшение (в Visual Studio 2019 + Disasmo:

image

Работает! lea + imul вместо imul, imul и add.

Давайте вернемся к С++ и отследим эту оптимизацию в Clang. Для этого попросим clang выдать нам первоначальный LLVM IR через -emit-llvm -g0, а потом отдать его LLVM оптимизатору, используя параметры -O2 -print-before-all -print-after-all для того, чтобы уловить момент, какая именно трансформация из набора -O2 уберет умножение (всё это можно увидеть на замечательно ресурсе godbolt.org): 

; *** IR Dump Before Combine redundant instructions ***
define dso_local i32 @_Z5Case1iii(i32, i32, i32) {
  %4 = mul nsw i32 %0, %2
  %5 = mul nsw i32 %1, %2
  %6 = sub nsw i32 %4, %5
  ret i32 %6
}

; *** IR Dump After Combine redundant instructions ***
define dso_local i32 @_Z5Case1iii(i32, i32, i32) {
  %4 = sub i32 %0, %1
  %5 = mul i32 %4, %2
  ret i32 %5
}

Там же на godbolt можно так же развлекаться с инструментами LLVM — opt (оптимизатор) и llc (для компиляции LLVM IR в asm):

yrx-dw9mx9tqbrp97ts3smndy0i.png

Вернемся к примерам. Этот очень милый пример я нашёл в GCC.

X == C - X  =>  false if C is odd

И ведь правда: если С (константа, литерал) четное то, можно, например, записать 4 == 8 - 4. Но если вместо 8 записать любое нечетное то вы не сможете найти такое X чтобы равенство выполнилось:

ltqnpqgmnbcyszoj0dv7nawouk8.png


IEEE754 наносит ответный удар

Многие оптимизации работают для разных типов данных, например byte, int, unsigned, float, double. С последними не так всё просто и оптимизации связаны по рукам и ногам IEEE754 спецификацией, которая с ума сойдет если вы A - B - A сократите до -B или (A * B) * C переставите в A * (B * C) т.к. операции неассоциативны. Но есть в современных компиляторах особый режим, который разрешает пренебрегать спекой и граничными значениями (NaN, ±Inf, ±0.0) в таких случаях и смело выполнять оптимизации — это Fast Math (мой PR реквест на добавление такого режима в C# можно найти тут: dotnet/coreclr#24784).

Как вы видите в режиме -ffast-math больше нет двух vsubss:
s3et-9dc6vml6f-ous27z-1xlhm.png

Помимо выражений, оптимизаторы так же принимают в расчет жонглирование математическими функциями из math.h, к примеру, произведение модулей числа Х равно произведению числа Х: 

abs(X) * abs(X)  =>  X * X

Квадратный корень всегда положителен: 

sqrt(X) < Y  => false, if Y is negative.
sqrt(X) < 0  => false

Зачем вычислять корень, если можно на этапе компиляции рассчитать квадрат константы справа?: 

sqrt(X) > C  => X > C * C

image

Больше операций с корнями: 

sqrt(X) == sqrt(Y)  => X == Y
sqrt(X) * sqrt(X)   => X
sqrt(X) * sqrt(Y)   => sqrt(X * Y)
logN(sqrt(X))       => 0.5*logN(X)

Еще немного школьной математики: 

expN(X) * expN(Y) -> expN(X + Y)

И моя любимая оптимизация: 

sin(X) / cos(X)  => tan(X)

image

Много скучных битовых и булевых операций: 

((a ^ b) | a) -> (a | b)
(a & ~b) | (a ^ b)  -->  a ^ b
((a ^ b) | a) -> (a | b)
(X & ~Y) |^+ (~X & Y) -> X ^ Y
A - (A & B) into ~B & A
X <= Y - 1 equals to X < Y
A < B || A >= B -> true
... их очень много!


Низкоуровневые оптимизации

Есть набор оптимизации, которые на первый взгляд не имеют смысла с т.з. математики, но более дружественны к железу.

X / 2  =>  X * 0.5

заменяем деление умножением:

1nnzd2msn5lxzxlx5t3-hr680cc.png

Операция умножение над флотами обычно имеет лучшие характеристики (latency/throughput) чем деление. Вот, например, параметры для Intel Haswell:
i1ejl__p9hfkduty-cn4vq0vzvu.png

В не fast-math режиме можно применять только если константа является степенью двойки.
Кстати, недавно я попытался добавить такую оптимизацию в C#: dotnet/coreclr#24584
Т.е. если вам, к примеру, надо открыть файл с 3Д моделью и уменьшить все координаты в 10 раз, то * 0.1 справится с этим на 20–100% быстрее что может быть существенно.

Тоже самое обоснование для: 

X * 2  =>  X + X

Сравнение с нулем (test) лучше, чем сравнения с единицей (cmp) — мой PR для деталей — dotnet/coreclr#25458: 

X >= 1  =>  X > 0
X < 1   =>  X <= 0
X <= -1 =>  X >= 0
X > -1  =>  X >= 0

А как вам такое: 

pow(X, 0.5)   =>  sqrt(x)
pow(X, 0.25)  =>  sqrt(sqrt(X))
pow(X, 2)     =>  X * X        ; 1 mul
pow(X, 3)     =>  X * X * X    ; 2 mul

hdaglmbx5f7zfibbpgzdre0swjo.png

Как вы думаете, сколько нужно операций умножения, чтобы посчитать mod(X, 4) или X * X * X * X?

image
Две! Так же как и для расчета 3ей степени, причем в случае 4 мы используем только один регистр xmm0.

Многие процессоры поддерживают особую инструкцию (FMA), которая позволяет за раз выполнить умножение и сложение, причем с сохранением точности при умножении: 

X * Y + Z  =>  fmadd(X, Y, Z)

jfz5nh9fl6-wkx8cfmubntv7o4g.png

Еще два моих любимых примера — сворачивание некоторых алгоритмов в одну инструкцию (если процессор ее поддерживает):
qjpvya5-s-itzzxubosjpnwonkc.png


Ловушки для оптимизаций

Я думаю, все понимают, что нельзя так просто бросаться и сокращать выражения по трем причинам:


  • Можно сломать код на каких-нибудь граничных значениях, переполнении, скрытых side-эффектов и т.п… Багзилла LLVM содержит много InstCombine багов.
  • В идеале, оптимизации должны работать вместе в конкретной последовательности.
  • Выражение или его части, которые вы хотите сократить, возможно ещё где-то используются и их сокращение приведет к деградации производительности.

Давайте как раз и рассмотрим пример для последнего пункта (подсмотрел в статье Future Directions for Optimizing Compilers).

Представьте, что у нас есть такой код: 

int Foo1(int a, int b) {
   int na = -a;
   int nb = -b;
   return na + nb;
}

нам нужно сделать три операции: 0 - a, 0 - b, и na + nb. Но оптимизатор за нас сокращает это до двух — return -(a + b);: 

define dso_local i32 @_Z4Foo1ii(i32, i32) {
  %3 = add i32 %0, %1    ; a + b
  %4 = sub i32 0, %3     ; 0 - %3
  ret i32 %4
}

Теперь представим, что нам нужно записать промежуточные значения na и nb в глобальные переменные: 

int x, y;

int Foo2(int a, int b) {
   int na = -a;
   int nb = -b;
   x = na;
   y = nb;
   return na + nb;
}

Оптимизатор всё так же находит этот паттерн и убирает ненужные (с его точки зрения) операции 0 - a и 0 - b, но по факту-то выходят что они-то нужные! мы записываем результаты этих «ненужных» операций в глобальные переменные! Это приводит к такому коду: 

define dso_local i32 @_Z4Foo2ii(i32, i32) {
  %3 = sub nsw i32 0, %0                    ; 0 - a 
  %4 = sub nsw i32 0, %1                    ; 0 - b
  store i32 %3, i32* @x, align 4, !tbaa !2  
  store i32 %4, i32* @y, align 4, !tbaa !2
  %5 = add i32 %0, %1                       ; a + b
  %6 = sub i32 0, %5                        ; 0 - %5
  ret i32 %6
}

Четыре математические операции вместо трёх! Наш оптимизатор нас подвел и не убедился, что промежуточные выражения, которые он оптимизировал, были ещё кому-то нужны.
Теперь посмотрим на вывод C# RuyJIT, в котором нет такой умной оптимизации:

fsarjfwtbnpmp5hzbidevgo3eui.png

Три операции вместо четырех — C# оказался быстрее C++ :-)!.


А нужны ли такие оптимизации?

Никогда не знаешь как будет выглядеть код после того, как компилятор заинлайнит всё, что сможет и выполнит constant folding, copy propogation, CSE и т.п. — для него откроется совсем другая картина. LLVM IR и .NET IL не привязаны к конкретному языку программирования и нельзя быть уверенным что конкретный/новый ЯП сможет эффективно транслировать себя в IR. Ну и зачем об этом рассуждать если можно на конкретном приложении протестировать производительность с включенным и выключенным InstCombine;-). Вряд ли это будет внушительная разница, но кто знает.


А что на счет C#?

Как я и говорил, оптимизации выражений, которые мы рассмотрели, скорее всего отсутствуют в C#. Но когда я говорю C# я подразумеваю самый популярный рантайм — CoreCLR и RyuJIT. Но помимо CoreCLR есть еще и другие рантаймы, в том числе использующие LLVM в качестве бэкенда: Mono (см. мой твит), Unity Burst, IL2CPP (через clang) и LILLC — вот к ним можно смело приравнивать результаты C++ с clang. Ребята из Unity даже переписываю внутренний С++ код на C# без потерь в производительности: https://lucasmeijer.com/posts/cpp_unity/!

Вот некоторые пипхол оптимизации, которые удалось найти в файле morph.cpp в исходниках CoreCLR по комментариям (их явно немного больше): 

*(&X)  =>  X
X % 1  => 0
X / 1  =>  X
X % Y  => X - (X / Y) * Y
X ^ -1  =>  ~x
X >= 1  =>  X > 0 
X <  1  =>  X <= 0
X + С1 == C2  =>  X == C2 - C1
((X + C1) + C2)  =>  (X + (C1 + C2))
((X + C1) + (Y + C2))  =>  ((X + Y) + (C1 + C2))

Еще несколько можно найти в lowering.cpp (низкоуровневые), но в целом RyuJIT очевидно проигрывает тут С++ компиляторам. У RyuJIT немного другие приоритеты — до появления Tiering Compilation ему необходимо было обеспечивать приемлемую скорость компиляции, с чем он справляется на отлично в отличии от С++ компиляторов (вспомните про один только 30к-строчный InstCombine pass в LLVM и в целом почитайте интересный пост «Modern» C++ Lamentations) и куда полезнее развивать оптимизации в области девиртуализации вызовов, устранении боксинга и аллокаций (тот же Object Stack Allocation) — всё это, очевидно, намного важнее, чем сворачивание деления синуса на косинус в тангенс.
Возможно, с появлением Tiering Compilation со временем появится много новых, не критичных ко времени компиляции, оптимизаций для tier1 или даже tier2. Может даже со своим Add-in API и DSL — вы только прочитайте эту статью, в ней Prathamesh Kulkarni добавил оптимизацию выражения в GCC всего в пару строк DSL-я: 

(simplify
 (plus (mult (SIN @0) (SIN @0))
       (mult (COS @0) (COS @0)))
 (if (flag_unsafe_math_optimizations)1.  
  { build_one_cst (TREE_TYPE (@0)); }))

для вот такого выражения из учебника по математике;-) : 

cos^2(X) + sin^2(X) equals to 1


Полезные ссылки


  1. «Future Directions for Optimizing Compilers», Nuno P. Lopes and John Regehr
  2. «How LLVM Optimizes a Function», John Regehr
  3. «The surprising cleverness of modern compilers», Daniel Lemire
  4. «Adding peephole optimization to GCC», Prathamesh Kulkarni
  5. »1. C++, C# and Unity», Lucas Meijer
  6. «Modern» C++ Lamentations», Aras Pranckevičius
  7. «Provably Correct Peephole Optimizations with Alive», Nuno P. Lopes, David Menendez, Santosh Nagarakatte and John Regehr

© Habrahabr.ru