벡터 / 룹 최적화 / optimization
컴파일러에서
사용하는 최적화 방법, loop unrolling, inlining, vectorization
loop unrolling
loop 을 만약에 100번 돌아야 하면, 이것을 50번만 돌도록 만든다. 이것이
loop unrolling 이다.
loop 을 전개(펼치는, unrolling)하는 것인데, 예를 들면 다음처럼
print()를 10번해야 하는 경우, 한번의 loop 마다 print 를 2번 넣어서 loop
의 횟수를 줄인다.
for(var i = 0 ; i<10; i++){
print(i)
}
for(var i = 0 ; i<10; i+=2){
print(i)
print(i+1)
}
이러면, i 를 증가시키는 연산의 횟수는 줄지않겠지만(print
에서 i+1을 하니), loop 의 condition 을 확인하는
부분(i<10) 을 덜 수행하게 된다.
inlining
inlining 은 c/c++ 의 inline function 을 생각하면 된다. 함수호출을
없애고, 함수의 code를 대신 넣는 것이다. 예를 들면 다음과 같다. 이렇게
하면 function call 로 인해 생기는 overhead 가 줄어든다.
function call 을 하면 stack 또는 register에 argument들을 넣고, branch
instruction 을 실행하지만, inline 을 하면 이런것들을 할 필요가 없다.(Function
prologue and epilogue) 그리고 return 할 때 일어나는 일들(Return
statement) 도 필요없다. function prologue, then at return the
function epilogue, the return statement
또한, 함수가 하나의 큰 함수가 되기 때문에, 이것이 좀 더 optimization
을 할 여지를 준다. 그래서 이전보다 더 최적화가 될 수 있다.(참고: ref.
2, Effect on performance)
자세한 이야기는 ref. 2 를 참고하자.
function add(a,b){
return a+b
}
var c = add(a,b)
var c = a + b
vectorization
SIMD(single instruction multiple data) 로 처리하는 방법이다. 다음과
같이 변환할 수 있다.
for (i = 0; i < 1024; i++)
c[i] = a[i] * b[i];
# a[i] ~ a[i+3] 까지의 data 를 한번에 처리하는 것이다.
for (i = 0; i < 1024; i += 4)
c[i:i+3] = a[i:i+3] * b[i:i+3];
Reference
- Loop
unrolling - Wikipedia
- Inline
expansion - Wikipedia
- Automatic
vectorization - Wikipedia
