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Optimisations Faustiennes

Optimisations Faustiennes. Réalisé par : Ramzi DARMOUL Encadré par : M. Pierre JOUVELOT (CRI) M. Karim BARKATI (CRI) M. Moncef TEMANI (ISI) 20 septembre 2010. Contexte. Optimisation Faustiennes: Etude expérimentale

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Presentation Transcript

  1. Optimisations Faustiennes Réalisé par : Ramzi DARMOUL Encadré par : M. Pierre JOUVELOT (CRI) M. Karim BARKATI (CRI) M. Moncef TEMANI (ISI) 20 septembre 2010

  2. Contexte • Optimisation Faustiennes: • Etude expérimentale • Sous-projet 5 du projet ANR ASTREE • nature multi-équipe du stage: • Equipe FAUST: Pierre JOUVELOT, Karim BARKATI, Yann ORLAREY, Stéphane LETZ… • Equipe PIPS: Corinne ANCOURT, François IRIGOIN, Serge GUELTON, Mehdi AMINI… • Membres du CRI: Antoniu POP, Laurent DAVERIO, Claire MEDRALA, Samuel BENVENISTE… Nourchène Elleuch Ben Ayed

  3. Plan • Présentation de FAUST • Présentation de PIPS • Problématique • Workflow • Transformations de code • Résultats de la vectorisation • Résultats de la parallélisation • Conclusion et perspectives Nourchène Elleuch Ben Ayed

  4. FAUST (Functional Audio Stream)(1/2) • Langage de traitement de signal audio en temps réel : • programmation fonctionnelle • algèbre de bloc-diagramme • Compilateur qui génère du C++ • choix d’architectures de déploiement • calcul DSP au niveau des échantillons Nourchène Elleuch Ben Ayed

  5. FAUST (Functional Audio Stream)(2/2) noise.dsp random = +(12345) ~ *(1103515245); noise = random /2147483647.0; process = noise * vslider("noise[style:knob]",0,0,100,0.1)/100; noise.cpp Fonctions GTK, JACK, etc. … class mydsp : public dsp{ … // fonction de DSP void compute(int count, FAUSTFLOAT** input, FAUSTFLOAT** output) { float fSlow0 = (4.656613e-10f * fslider0); FAUSTFLOAT* output0 = output[0]; for (int i=0; i<count; i++) { iRec0[0] = (12345+(1103515245* iRec0[1])); output0[i]=(FAUSTFLOAT)(fSlow0* iRec0[0]); iRec0[1] = iRec0[0]; } } }; Nourchène Elleuch Ben Ayed

  6. PIPS (Paralléliseur interprocédural de programmes scientifiques) • Compilateur source-à-source : • analyses sémantiques • optimisations de code • parallélisation automatique Script TPIPS Source Transformé Source C ou FORTRAN PIPS

  7. Problématique Nourchène Elleuch Ben Ayed

  8. Workflow Nourchène Elleuch Ben Ayed

  9. Réponses impulsionnelles freeverb.dsp freeverb.cpp freeverb = vgroup("Freeverb", fxctrl(fixedgain, wetSlider, stereoReverb(combfeed, allpassfeed, dampSlider, stereospread))); process = freeverb; ... virtualintgetNumInputs() { return 2; } virtualintgetNumOutputs() { return 2;} ... freeverb = vgroup("Freeverb", fxctrl(fixedgain, wetSlider, stereoReverb(combfeed, allpassfeed, dampSlider, stereospread))); process = 1-1' <: freeverb; ... virtualintgetNumInputs() { return 0; } virtualintgetNumOutputs() { return 2;} ... Freeverb-impulse.cpp Freeverb-impulse.dsp Nourchène Elleuch Ben Ayed

  10. Transformations de code (1/2) int fRec0[3]; int fRec1[2]; int IOTA; ... void compute (int count, FAUSTFLOAT** input, FAUSTFLOAT** output) { FAUSTFLOAT* output0 = output[0]; for (int i=0; i<count; i++) { ... fRec0[0] = fVec1[IOTA-iSlow4&511]* fRec0[1] * fRec0[2]; fRec1[0] = (fTemp0 - floorf(fTemp0)); output0[i] = (FAUSTFLOAT)ftbl0[int((65536.0f * fRec1[0]))]; // post processing fRec0[2]=fRec0[1]; fRec0[1]=fRec0[0]; fRec1[1] = fRec1[0]; ... IOTA = IOTA+1; ... } } Nourchène Elleuch Ben Ayed

  11. Transformations de code (2/2) intgetNumInputs() { return 0; } intgetNumOutputs() { return 1; } floatfloorf(float x) {...} voidcompute (int count, FAUSTFLOAT input[0][0], FAUSTFLOAT output[1][1024]) { FAUSTFLOAT output0[1024]; int i; int_iota=0; int __scalar__0, __scalar__1; ... ; for (i=0; i<count; i++) { output0[i]=output[0][i]; } for (i=0; i<count; i++) { ... __scalar__0= fVec1[_iota-iSlow4&511]* __scalar__1* __scalar__2; __scalar__3 = (fTemp0 - floorf(fTemp0)); output0[i] = (FAUSTFLOAT)ftbl0[(int)((65536.0f* __scalar__3))]; output[0][i]=output0[i]; // post processing __scalar__2=__scalar__1; __scalar__1=__scalar__0; __scalar__4=__scalar__3; _iota = i+1; ... } Nourchène Elleuch Ben Ayed

  12. Vectorisation de SAC void compute(int count, float input[0][0], float output[1][256]) { ... // PIPS generated variable float F_03; // PIPS : SAC generated variable int aligned0[3+1] = {0, 0, 0, 0}, aligned1[3+1] = {0, 0, 0, 0}; // PIPS : SAC generated double vector(s) __m128 v2df_vec1; ... // PIPS SIMD_COMMENT_1 F_03 = fSlow2-fVec0[1]; v2df_vec1=_mm_loadu_ps(F_03); v2di_vec3=_mm_cmpgt_ps(v2df_vec4, v2sf_vec5); v2di_vec3=_mm_storeu_ps(aligned3[0]); SIMD_MULPD(vec18, vec19, vec20); SIMD_STORE_V2DF_TO_V2SF(vec18, &aligned6[0]); SIMD_ADDPS(vec21, vec22, vec23); ... } Nourchène Elleuch Ben Ayed

  13. Validation des transformations de PIPS Nourchène Elleuch Ben Ayed

  14. Résultats de vectorisation (1/4) Nourchène Elleuch Ben Ayed

  15. Résultats de vectorisation (2/4) Nombre total de défauts dans le cache de données L1 Nourchène Elleuch Ben Ayed

  16. Résultats de vectorisation-FAUST (3/4) // boucles non vectorisées avec GCC après pré-vectorisation de FAUST // LOOP 0x1d46270 for (int i=0; i<4; i++) {fRec7_tmp[i]=fRec7_perm[i];} for (int i=0; i<count; i++) { fRec7[i] = (0 - (((fRec3[i] * fRec7[i-2]) + (fRec2[i] * fRec7[i-1])) - ((float)input4[i] *fRec1[i]))); } for (int i=0; i<4; i++) {fRec7_perm[i]=fRec7_tmp[count+i];} // LOOP 0x1d493b0 for (int i=0; i<4; i++) {fRec9_tmp[i]=fRec9_perm[i];} for (int i=0; i<count; i++) { fRec9[i] = (0 - (((fRec3[i] * fRec9[i-2]) + (fRec2[i] * fRec9[i-1])) - ((float)input6[i] * fRec1[i]))); } // boucles vectorisées avec GCC après pré-vectorisation de FAUST for (int i=0; i<count; i++) { output0[i] = (FAUSTFLOAT)(fRec0[i] - fRec0[i-1]); } for (int i=0; i<count; i++) { output1[i] = (FAUSTFLOAT)(fRec4[i] - fRec4[i-1]); } Nourchène Elleuch Ben Ayed

  17. Résultats de vectorisation-PIPS (4/4) SIMD_STORE_V4SF(vec21, &aligned7[0]); SIMD_ADDPS(vec24, vec25, vec26); SIMD_ADDPD(vec27, vec4, vec29); SIMD_STORE_GENERIC_V2DF(vec27, &fRec1[2+LU_IND0], &fRec2[2+LU_IND0]); aligned9[1] = (float) input0[1+LU_IND0]*fRec1[1+LU_IND0]; SIMD_LOAD_V4SF(vec32, &aligned9[0]); SIMD_SUBPS(vec30, vec21, vec32); SIMD_LOAD_V4SF(vec35, &aligned11[0]); SIMD_SUBPS(vec33, vec24, vec35); SIMD_UMINPS(vec36, vec30); SIMD_STORE_GENERIC_V4SF(vec36, &fRec10[1+LU_IND0], &fRec0[1+LU_IND0], &fRec4[1+LU_IND0], &fRec5[1+LU_IND0]); SIMD_UMINPS(vec38, vec33); SIMD_STORE_GENERIC_V4SF(vec38, &fRec6[1+LU_IND0], &fRec7[1+LU_IND0], &fRec8[0], &fRec9[1+LU_IND0]); // Boucles non vectorisées avec PIPS !!! output0[1+LU_IND0] = (float) (fRec0[1+LU_IND0]-fRec0[LU_IND0]); ... output1[1+LU_IND0] = (float) (fRec4[1+LU_IND0]-fRec4[LU_IND0]); Nourchène Elleuch Ben Ayed

  18. Résultats de parallélisation-PIPS (1/3) #pragma omp parallel for for (int i=0; i<4; i++) fXec0_tmp[i]=fXec0_perm[i]; #pragma omp parallel for for (int i=0; i<count; i++) { fXec0[i] = fbutton0; } #pragma omp parallel for for (int i=0; i<4; i++) fXec0_perm[i]=fXec0_tmp[count+i]; #pragma omp parallel for for (int i=0; i<4; i++) fRec1_tmp[i]=fRec1_perm[i]; // exec code for (int i=0; i<count; i++) { fRec1[i] = ((((fXec0[i] - fXec0[i-1]) > 0.0f) + fRec1[i-1]) - (fSlow1 * (fRec1[i-1] > 0.0f))); } Nourchène Elleuch Ben Ayed

  19. Résultats de parallélisation (2/3) Nourchène Elleuch Ben Ayed

  20. Résultats de parallélisation-FAUST (3/3) #pragma omp parallel\ firstprivate(fSlow0, fSlow1, fXec0, fRec1, iRec2, fSlow2, iSlow3, fRec0) { for (int index = 0; index < fullcount; index += 32) { // SECTION : 1 #pragma omp single { // LOOP 0xa08de20 for (int i=0; i<4; i++) fXec0_tmp[i]=fXec0_perm[i]; for (int i=0; i<count; i++) fXec0[i] = fbutton0; for (int i=0; i<4; i++) fXec0_perm[i]=fXec0_tmp[count+i];} // SECTION : 2 #pragma omp sections { #pragma omp section { // LOOP 0xa08d480 for (int i=0; i<4; i++) fRec1_tmp[i]=fRec1_perm[i]; Nourchène Elleuch Ben Ayed

  21. Conclusion • Difficultés rencontrées : • le grand nombre d’outils (C, C++ , FAUST, PIPS, jack, qjackctl, alsa, makefile, shell, R, ggplot2, octave, OProfile, Valgrind, gcc, icc, OpenMP, SSE, emacs, LaTeX,…) • certains bugs de PIPS et de SAC • Contributions : • Vectorisation et parallélisation des exemples DSP de FAUST via PIPS • Détection de certains bugs dans PIPS • Comparaison, analyse et interprétation des causes des différences de performances • Propositions d’optimisations pour FAUST Nourchène Elleuch Ben Ayed

  22. Perspectives • Propositions formulées pour PIPS : • Etendre la branche OpenMP • Stabiliser la branche SAC • Propositions formulées pour FAUST : • Générer des tableaux au lieu des pointeurs • Générer du code C • S’inspirer de l’algorithme de SAC de PIPS pour réaliser une vectorisation automatique • Combiner le parallélisme de tâches de FAUST avec le parallélisme de données de PIPS Nourchène Elleuch Ben Ayed

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