検索中に見つけた紹介リンク:
- 6.59.14 ループ固有のプラグマ
- 2.100 プラグマ Loop_Optimize
- ループ回数について gcc にヒントを与える方法
- ループを具体的にアンロールするように gcc に指示する
- C++ でベクトル化を強制する方法
ご覧のとおり、ほとんどが C 用ですが、C++ でも動作する可能性があると思いました。これが私のコードです：
template<typename T>
//__attribute__((optimize("unroll-loops")))
//__attribute__ ((pure))
void foo(std::vector<T> &p1, size_t start,
size_t end, const std::vector<T> &p2) {
typename std::vector<T>::const_iterator it2 = p2.begin();
//#pragma simd
//#pragma omp parallel for
//#pragma GCC ivdep Unroll Vector
for (size_t i = start; i < end; ++i, ++it2) {
p1[i] = p1[i] - *it2;
p1[i] += 1;
}
}
int main()
{
size_t n;
double x,y;
n = 12800000;
vector<double> v,u;
for(size_t i=0; i<n; ++i) {
x = i;
y = i - 1;
v.push_back(x);
u.push_back(y);
}
using namespace std::chrono;
high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();
foo(v,0,n,u);
high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();
duration<double> time_span = duration_cast<duration<double>>(t2 - t1);
std::cout << "It took me " << time_span.count() << " seconds.";
std::cout << std::endl;
return 0;
}
上記でコメントされているすべてのヒントを使用しましたが、サンプル出力が示すように、スピードアップは得られませんでした (最初の実行でコメントを外した場合#pragma GCC ivdep Unroll Vector:
samaras@samaras-A15:~/Downloads$ g++ test.cpp -O3 -std=c++0x -funroll-loops -ftree-vectorize -o test
samaras@samaras-A15:~/Downloads$ ./test
It took me 0.026575 seconds.
samaras@samaras-A15:~/Downloads$ g++ test.cpp -O3 -std=c++0x -o test
samaras@samaras-A15:~/Downloads$ ./test
It took me 0.0252697 seconds.
希望はありますか？それとも、最適化フラグO3だけでうまくいくのでしょうか? このコード (foo関数) を高速化するための提案は大歓迎です!
g++ の私のバージョン:
samaras@samaras-A15:~/Downloads$ g++ --version
g++ (Ubuntu 4.8.1-2ubuntu1~12.04) 4.8.1
ループの本体がランダムであることに注意してください。私はそれを別の形で書き直すことに興味がありません。
編集
これ以上は仕方がないという回答もOK！