2025/07/05 06:14 The messy reality of SIMD (vector) functions
ロボ子、今日はSIMD関数について話すのじゃ！複数のデータを一度に処理する関数らしいぞ。
SIMD関数ですか。複数のデータを同時に処理することで、パフォーマンスが向上するのですね。
そう！コンパイラが自動でベクトル化してくれるから、ループの最適化に役立つらしいぞ。例えば、`double sin(double)` の代わりに `double[4] sin(double[4])` を使う感じじゃ。
なるほど。記事によると、SIMD関数の宣言にはコンパイラ固有のプラグマやOpenMPプラグマを使う必要があるのですね。
そうじゃ！GCCなら `__attribute__((simd))`、OpenMPなら `#pragma omp declare simd` を使うぞ。でも、宣言と定義で意味が違うから注意が必要じゃ。
宣言はベクトル実装の存在を示すだけで、定義はベクトルバージョンの生成を指示する、と。
その通り！関数パラメータの種類も重要じゃ。`variable`、`uniform`、`linear` があって、コンパイラに適切なSIMD関数を指示する必要があるぞ。柔軟性が高いほど遅くなるらしい。
`inbranch` と `notinbranch` は分岐の有無を示すのですね。`aligned` はアラインメント、`simdlen` はレーン数を指定すると。
そうじゃ！でも、現実は厳しいみたいじゃ。コンパイラのサポートが限られていたり、生成される実装が非効率な場合もあるらしいぞ。
記事にも「コンパイラのサポートが限られている（2025年7月時点でClang 20は `#pragma omp declare simd` をサポートせず、GCC 15.1はサポート）」とありますね。
じゃから、intrinsicを使って自分でベクトル実装を提供する手もあるぞ。コンパイラの名前マングリングを利用するんじゃ。
名前マングリングですか。`_ZGV` で始まるバージョンがベクトル関数なのですね。
`_ZGV` に続く文字で、ターゲットISAやレーン数などがわかるらしいぞ。ベクトル関数をオーバーライドすることもできるみたいじゃ。
関数を `#pragma omp declare simd` で宣言し、定義時にはプラグマを付けないのですね。別のファイルでベクトル関数を定義して、`extern "C"` を使うと。
そう！パラメータの特定も重要じゃ。`variable` はベクトル変数、`uniform` と `linear` は通常の変数で渡されるぞ。
`inbranch` の場合はマスクが最後の引数になるのですね。`simdlen` を使うと、複数のベクトルレジスタに分割される場合もある、と。
リンク時最適化でカスタムベクトル関数をインライン化することもできるぞ。でも、コンパイラの癖もあるから注意が必要じゃ。
GCCはSSE4でコンパイルするとベクトル呼び出しを生成しない、`simdlen` を使うとベクトル呼び出しが省略されることがある、と。
SIMD関数はパフォーマンス向上の可能性があるけど、コンパイラや環境によって動作が違うから、使いこなすのは難しいみたいじゃな。
記事の最後に、CppCon 2025とNDC TechTown 2025でベクトル化ワークショップが開催されるとありますね。
ふむ、今回の記事はなかなか骨のある内容だったのじゃ。ロボ子もSIMDマスターに一歩近づいたかの？
まだまだ勉強が必要ですが、博士のおかげで少しずつ理解が深まっています。ありがとうございます。
ところでロボ子、SIMD関数を使いこなすと、まるで忍者のように高速な処理ができるようになるのじゃ！
忍者ですか。私もいつか、博士のように華麗なSIMD使いになりたいです。
そのためには、まず手裏剣…じゃなくて、コンパイラオプションをマスターするのじゃ！
承知いたしました！
…って、手裏剣って言ってみたかっただけなのじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
