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

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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 Nourchène Elleuch Ben Ayed 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… 2/22

3 Nourchène Elleuch Ben Ayed3/22 Plan 1. Présentation de FAUST 2. Présentation de PIPS 3. Problématique 4. Workflow 5. Transformations de code 6. Résultats de la vectorisation 7. Résultats de la parallélisation 8. Conclusion et perspectives

4 Nourchène Elleuch Ben Ayed 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 4/22 SyntaxePrioritéDescription expression ~ expression4Composition récursive expression, expression3Composition parallèle expression : expression2Composition séquentielle expression <: expression1Composition de division expression :> expression1Composition de regroupement

5 Nourchène Elleuch Ben Ayed FAUST (Functional Audio Stream)(2/2) 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]; } } }; noise.dsp noise.cpp random = +(12345) ~ *(1103515245); noise = random /2147483647.0; process = noise * vslider("noise[style:knob ]",0,0,100,0.1)/100; 5/22

6 PIPS (Paralléliseur interprocédural de programmes scientifiques) Compilateur source-à-source : analyses sémantiques optimisations de code parallélisation automatique Source C ou FORTRAN Script TPIPS Source Transformé PIPS 6/22

7 Nourchène Elleuch Ben Ayed7/22 Problématique

8 Nourchène Elleuch Ben Ayed8/22 Workflow

9 Nourchène Elleuch Ben Ayed9/22 Réponses impulsionnelles freeverb = vgroup("Freeverb", fxctrl(fixedgain, wetSlider, stereoReverb(combfeed, allpassfeed, dampSlider, stereospread))); process = 1-1' <: freeverb; freeverb = vgroup("Freeverb", fxctrl(fixedgain, wetSlider, stereoReverb(combfeed, allpassfeed, dampSlider, stereospread))); process = freeverb;... virtual int getNumInputs() { return 2; } virtual int getNumOutputs() { return 2;}... virtual int getNumInputs() { return 0; } virtual int getNumOutputs() { return 2;}... freeverb.cpp freeverb.dsp Freeverb-impulse.dsp Freeverb-impulse.cpp

10 Nourchène Elleuch Ben Ayed10/22 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;... }

11 Nourchène Elleuch Ben Ayed11/22 Transformations de code (2/2) float floorf(float x) {...} void compute (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;... } int getNumInputs() { return 0; } int getNumOutputs() { return 1; }

12 Nourchène Elleuch Ben Ayed12/22 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);... }

13 Nourchène Elleuch Ben Ayed13/22 Validation des transformations de PIPS

14 Nourchène Elleuch Ben Ayed14/22 Résultats de vectorisation (1/4)

15 Nourchène Elleuch Ben Ayed15/22 Résultats de vectorisation (2/4) Nombre total de défauts dans le cache de données L1

16 Nourchène Elleuch Ben Ayed16/22 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]); }

17 Nourchène Elleuch Ben Ayed17/22 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]);

18 Nourchène Elleuch Ben Ayed18/22 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))); }

19 Nourchène Elleuch Ben Ayed Résultats de parallélisation (2/3) 19/22

20 Nourchène Elleuch Ben Ayed20/22 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];

21 Nourchène Elleuch Ben Ayed21/22 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

22 Nourchène Elleuch Ben Ayed22/22 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