• 0. Предисловие.
• 1. E2K или архитектура Эльбруса 2000.
  • 1.1. Краткий экскурс и базис архитектуры.
  • 1.2. Как исполняется код на Эльбрусе.
  • 1.3. Есть ли в Эльбрусе те же бэкдоры, что и в Intel и AMD?
  • 1.4. Компилятор. Инструмент по оптимизации ПО.
  • 1.5. Intel Intrinsics на Эльбрусе? Чего, мать?
  • 1.6. Как оптимизировать софт специально под Эльбрус?
  • 1.7. Программа Начального Старта (ПНС).
• 2. Двоичная трансляция x86 в E2K.
  • 2.1. RTC. Транслятор уровня приложений.
  • 2.2. Lintel. Транслятор уровня системы.
  • 2.3. SSE инструкции в трансляции на Эльбрус 8С.
  • 2.4. Общая структура системы двоичной трансляции.
• 3. Перед началом тестов.
  • 3.1. Версии ОС и ПО. Дистрибутивы Linux под E2K для теста.
  • 3.2. С чем будем сравнивать Эльбрус 8С?
• 4. Тесты в тяжёлых задачах на C, C++ и Ассемблере.
  • 4.1. Перекодирование видео с ffmpeg.
  • 4.2. Рендеринг сцен в Blender.
  • 4.3. Декодирование AV1 видео на процессоре с dav1d.
  • 4.4. Какое ПО на C/C++ круто оптимизировано под Эльбрус?
• 5. Тесты с C#, Java, JavaScript, PHP, Lua и Python.
  • 5.1. Тесты с Java, C# (.Net Core), PHP, Python и Lua.
  • 5.2. Браузерные тесты.
• 6. Игры на Эльбрусе.
  • 6.1. GTA3 (re3).
  • 6.2. Xash3D (Half-Life 1 и CS 1.6).
  • 6.3. Tomb Raider (2013).
  • 6.4. Rocket League.
  • 6.5. Genshin Impact.
• 7. А если x86 процессор будет имитировать Эльбрус?
• 8. Критика ПК с Эльбрус 8С.
  • 8.1. Система набора команд.
  • 8.2. Отсутствие реализации многопоточности в рамках 1 ядра.
  • 8.3. Компилятор ещё есть куда дорабатывать.
  • 8.4. Загрузка системы с RAID-массивов.
  • 8.5. USB-порты на Эльбрус 8С.
  • 8.6. Корпус. Задняя крышка, закрывающая порты.
• 9. Почему Эльбрус важен? Вопрос выживания страны.
  • 9.1. Что сейчас с производством и поставками в России и мире.
  • 9.2. Почему нам не подходят архитектуры ARM и RISC V?
• 10. Субъективные впечатления и выводы.

1.4. Компилятор LCC. Инструмент по оптимизации ПО.

Помимо тех особенностей компилятора, которую я обозначил ранее, мы затронем ещё несколько из книги «Микропроцессоры и вычислительные комплексы семейства Эльбрус», 2013. Этот источник доступен на сайте МЦСТ в разделе Публикации. Он включает в себя 273 страницы с учётом приложений и списка литературы. Мы всё отсюда сюда копипастить не будем. Нас сейчас интересует тамошняя глава 4.2 на странице 193.

Читаем после текста: «Наряду с этим после семантического анализа введены три последовательных этапа, непосредственно связанных с процессом оптимизации.»

На этапе глобального межпроцедурного анализа и оптимизации проверяется наличие в синтаксическом дереве рекурсивных функций, которые при обнаружении преобразуются в обычные циклы. Это позволяет уменьшить риск возникновения ошибок переполнения стека. На выходе этапа формируется машинное промежуточное представление исходной программы с минимально оптимизированным кодом.

Что это вообще значит? Я постараюсь пояснить простым языком с примерами.

Скриншот 7. Рекурсия. Да, просто обычная рекурсия, тут ничего особого.

Рекурсивная функция – это функция, которая вызывает сама себя. Вспоминайте предыдущую подглаву, где мы разбирали, что у Эльбруса работа с регистрами организована в 3 стека и хорошо бы их не переполнять. Вот чтобы избежать этого и проводится оптимизация подобных вызовов за счёт преобразования рекурсивных функций в обычные циклы, которые процессору весьма понятны, и с которыми он легко отработает.

У Эльбруса смена контекста – это затратная процедура (много тактов на это уходит, много времени теряется). Для того, чтобы Эльбрус быстро обрабатывал данные, лучше всего в случае с ним на языке C или C++ использовать обычные циклы вместо рекурсии, и непрерывно подавать на него эти самые данные для обработки без переключения контекста. Т.е. в случае с Эльбрусом параллельно работающий код будет обработан намного быстрее последовательного, и именно за этим рекурсия и заменяется циклом.

На этапе глобального попроцедурного анализа и оптимизации контролируются свойства параметров и результатов функций, а также зависимости между операциями в исходной программе. По результатам анализа осуществляется оптимизация машинного промежуточного представления путем упрощения индексных выражений, устранения ненужных вычислений, удаления ненужного копирования данных, лишних обращений в память и ненужного кода. В результате формируется машинное промежуточное представление исходной программы с более оптимизированным кодом.

Я это более простым языком не распишу. Анализируется весь код и процессору подаётся на вход команда, в которой устранены все ненужные вычисления. Компилятор анализирует программу (может и весь код с опцией -fwhole) и вычищает из неё ненужное. Обратите внимание на то, что производится чистка лишних обращений в память. Если данные достаточно вытащить и считать из памяти лишь раз, программа именно это и сделает.

На следующем этапе — при планировании и распределении регистров осуществляется поиск независимых друг от друга операций исходной программы. В случае их обнаружения реализуется оптимальное отображение независимых операций исходной программы на аппаратные регистры микропроцессора. На выходе планирования и распределения регистров формируется машинное промежуточное представление исходной программы с максимально оптимизированным кодом.

Если я правильно понял, здесь описывается грамотное распределение регистров между процессами, которые могут выполняться параллельно, независимо друг от друга. Т.е. компилятор сразу строит дерево зависимостей, какие функции от каких зависят, и основываясь на этом старается распланировать выполнение независимых друг от друга операций параллельно. Вспомните пример с другом, который пошёл в магазин за продуктами: ему же без разницы, в каком порядке там искать молоко и буханку хлеба. Он просто хватает то, что первым найдёт, и всё. Если это не один человек, а двое, 1-го отправляете в магазин, а 2-го – за документом.

Далее в подглаве 4.2.2 там описаны методы распараллеливания программ. Как вы понимаете, компилятор в Эльбрусе старается задействовать все ядра процессора при выполнении той или иной задачи. Да и не только: он старается задействовать и все 6 возможных АЛУ (арифметико-логические устройства) даже в рамках одного ядра.

Наиболее полный эффект от распараллеливания на уровне операций достигается при программной конвейеризации циклов, имеющей мощную аппаратную поддержку в виде предварительной подкачки данных и других решений. Она позволяет в несколько раз повысить скорость по сравнению с последовательным выполнением итераций.

Это то, о чём мы с вами говорили ещё в прошлой главе: компилятор собирает вашу программу так, чтобы она заранее готовила процессор к подгрузке тех или иных данных. Когда эти данные нужно подгрузить, процессор уже, по сути, сделал всю необходимую работу, и подал уже готовые данные программе на исполнение.

Скриншот 8. График роста производительности в тесте Spec CPU2006 с обновлениями компилятора. Взято с Альт.

Если верить графику с сайта Альт Линукса, с каждым годом на несколько процентов, да и получается повысить скорость выполнения кода за счёт оптимизаций компилятора. На этом тут я остановлюсь. Для тех, кто хочет изучить подробнее то, как работает компилятор, как в целом устроен Эльбрус, ознакомьтесь с публикациями на сайте МЦСТ. А мы пошли дальше.