c - OpenMP 中循环的矢量化

Question

我正在用 C 编写一个程序(一个二维泊松求解器)，我正在使用 openMP 来加速一个大的 for 循环。我观察到的是，在 openMP 并行 block 内，即使在我包含 #pragma always vector 指令的情况下，for 循环也未矢量化。对于编译，我使用的是 pathscale 编译器。

我要矢量化的代码如下所示:

  #pragma omp parallel shared(in, out, lambda,dim,C) private(k)
     {
            #pragma omp for  schedule(guided,dim/nthreads)  nowait  
            for(k = 0;k < dim; k++){
                    in[k]  = C*out[k]*lambda[k];
            }
    }

其中 out、lambda 和 in 是 double 组。

但即使我包含#pragma always vector，编译器的回答也是:

 warning: ignoring #pragma always vector

你知道这是否有任何解决方法吗？

谢谢。

Answer 1

我浏览了 the User Guide for the PathScale compiler , 并且既没有找到 #pragma always 也没有找到 #pragma vector。所以我认为编译器只是告诉你它不识别这个 pragma，并忽略它。

然而，在第 7.4.5 节中，我发现以下选项可以帮助您进行矢量化:

Vectorization of user code ... is controlled by the flag -LNO:simd[=(0|1|2)], which enables or disables inner loop vectorization. 0 turns off the vectorizer, 1 (the default) causes the compiler to vectorize only if it can determine that there is no undesirable performance impact due to sub-optimal alignment, and 2 will vectorize without any constraints (this is the most aggressive).

-LNO:simd_verbose=ON prints vectorizer information (from vectorizing user code) to stdout.

作为旁注(猜测您可以从哪里获取 #pragma always vector)，Intel's compiler has #pragma vector always 是 pragma 的一个可能参数。但是 pragma 通常是特定于编译器的，除了少数几个由多个供应商支持的扩展(OpenMP 就是其中之一)。