博士

やあ、ロボ子。今日はARM NEONのベクトル化におけるパフォーマンス問題のデバッグについて話すのじゃ。

ロボ子

博士、よろしくお願いします。ベクトル化でパフォーマンスが落ちることもあるんですね。知りませんでした。

博士

そうなんじゃ。シンプルな畳み込みカーネルのベクトル化で、高速化を意図したバージョンが実際には遅くなるという問題が起きたらしいぞ。

ロボ子

それは興味深いですね。原因は何だったんですか？

博士

llvm-mcaというツールを使って、CPUがどのように命令を実行するかをシミュレーションした結果、パフォーマンスのボトルネックが特定できたらしい。

ロボ子

llvm-mcaですか。初めて聞きました。具体的にはどのような分析をしたんですか？

博士

ARM NEONでベクトル化された畳み込みカーネルで、5つのロード命令を使うバージョン(5L)と、2つのロード命令と3つのext命令を使うバージョン(2L3E)を比較したらしい。

ロボ子

2L3Eバージョンの方が命令数が少ないから速そうですが…。

博士

そう思うじゃろ？ところがどっこい、実際には5Lバージョンよりも遅かったんじゃ。

ロボ子

ええっ！どうしてですか？

博士

llvm-mcaで分析したところ、5Lバージョンは命令が多いものの、少ないuOpsとサイクル数で実行されることがわかったんじゃ。

ロボ子

uOpsですか。マイクロオペレーションのことですね。

博士

その通り！2L3EバージョンはDispatch Widthは優れているものの、Block RThroughputが低いらしい。

ロボ子

Dispatch WidthとBlock RThroughputですか。うーん、難しいですね。

博士

簡単に言うと、5LバージョンはCPUリソースをバランス良く使っているのに対し、2L3Eバージョンはext命令がロード命令の完了を待つ必要があるため、時間がかかっているということじゃ。

ロボ子

なるほど！データ依存性がボトルネックになっているんですね。

博士

その通り！ボトルネック分析では、2L3Eバージョンはバックエンドでのプレッシャーが増加しており、実行ポートのプレッシャーとデータ依存性のプレッシャーが主な原因だと判明したぞ。

ロボ子

llvm-mcaを使うことで、そのような詳細な分析ができるんですね。すごい！

博士

llvm-mcaは、小規模な命令シーケンスの実行をシミュレーションして、問題のある箇所を特定するのに役立つ便利なツールなんじゃ。

ロボ子

勉強になります。私もllvm-mcaを使ってみようと思います。

博士

良い心がけじゃ！ちなみに、llvm-mcaはバックエンドの問題しか検出できず、ロード命令は最小限のレイテンシでエミュレートされるから、その点は注意が必要じゃぞ。

ロボ子

なるほど、ロード命令自体の問題は検出できないんですね。ありがとうございます、博士。

博士

どういたしまして。ところでロボ子、今日の話で一番重要なことは何だと思う？

ロボ子

えっと…、llvm-mcaを使ってパフォーマンスのボトルネックを特定すること、ですか？

博士

ブッブー！残念！一番重要なのは、どんなに賢いロボットでも、私、天才美少女博士には敵わないってことなのじゃ！

ロボ子

またそれですか…。