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第4章 指令级并行 Review: 基本流水线 流水线提高的是指令带宽(吞吐率)，而不是单条指令的执行速度 相关限制了流水线性能的发挥 结构相关：需要更多的硬件资源 数据相关：需要定向，编译器调度 控制相关：尽早检测条件，计算目标地址，延迟转移，预测 增加流水线的级数会增加相关产生的可能性 异常，浮点运算使得流水线控制更加复杂 编译器可降低数据相关和控制相关的开销 Load 延迟槽 Branch 延迟槽 Branch预测 指令级并行的概念 计算机系统的并行性，从执行程序的角度，分为： 指令内部并行：指令内部的微操作 指令级并行：并行执行两条或多条指令 任务级或过程级并行：并行执行两个或多个过程或任务 作业或程序级并行：在多个作业或程序间并行 从处理数据的角度，并行性等级分为： 字串位串 字串位并 字并位串 全并行 提高并行的三种途径 时间重叠 资源重复 资源共享 4.1 先进流水线技术和指令级并行(Instruction Level Parallelism) ILP: 无关的指令重叠执行 流水线的平均CPI Pipeline CPI = Ideal Pipeline CPI + Struct Stalls + RAW Stalls + WAR Stalls + WAW Stalls + Control Stalls 本章研究 减少停顿(stalls)数的方法和技术 基本途径 软件方法(编译器优化) Gcc: 17%控制类指令 5 instructions + 1 branch 在基本块上，得到更多的并行性 挖掘循环级并行 硬件方法 动态调度方法 以DLX的浮点数操作为例 采用的基本技术 本章遵循的指令延时 基本块内的指令级并行 基本块的定义 直线型代码，无分支 单入口 整个程序是由分支语句连接基本块构成 循环级并行 for (i=1; i<=1000; i++) x(i) = x(i) + s; ? 计算x(i)时没有相关 ? 可以并行产生1000个数据 ?这里没有相关是指没有数据相关 ?问题是在生成代码时会有Branch指令－控制相关 ?预测比较容易，但我们必须有预测方案 向量处理机模型 ? load vectors x and y (up to some machine dependent max) ? then do result-vec = xvec + yvec in a single instruction 简单循环及其对应的汇编程序 for (i=1; i<=1000; i++) x(i) = x(i) + s; FP 循环中的相关 Loop:LDF0,0(R1);F0=vector element ADDDF4,F0,F2;add scalar from F2 SD0(R1),F4;store result SUBIR1,R1,8;decrement pointer 8B (DW) BNEZR1,Loop;branch R1!=zero NOP;delayed branch slot FP 循环中的相关 FP 循环中的Stalls 10 clocks: 是否可以通过调整代码顺序使stalls减到最小 FP 循环中的最少Stalls数 6 clocks: 通过循环展开4次是否可以提高性能? 循环展开4次(straightforward way) Rewrite loop to minimize stalls? Stalls数最小的循环展开 代码移动后 SD移动到SUBI后，注意偏移量的修改 Loads移动到SD前，注意偏移量的修改 循环展开示例小结 移动SD到SUBI和BNEZ后，需要调整 SD中的偏移 循环展开对循环间无关的程序是有效的降低stalls的手段(对循环级并行). 不同次的循环，使用不同的寄存器. 删除不必要的测试和分支后，需调整循环步长等控制循环的代码. 注意循环展开中的Load和Store,不同次循环的Load 和Store 是相互独立的。需要分析对存储器的引用，保证他们没有引用同一地址. 指令调度，必须保证程序运行的结果不变 从编译器角度看代码移动(1/5) 编译器分析程序的相关性依赖于给定的流水线 编译器进行指令调度来消除相关 (True) 数据相关(Data dependencies), 对于指令i和j，如果 Instruction j使用指令I产生的结果 , 或 Instruction j 与instruction k相关, 并且instruction k 与instruction I有数据相关. 如果相关, 不能并行执行 对于寄存器比较容易确定(fixed names