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Lab6并行与循环优化

1. 本实验定位

Lab6 的目标是在 Lab5 基本标量优化之后,面向“循环密集型代码”继续优化。
本实验重点不是再补语义覆盖,而是提升中后端对循环结构的处理能力,为性能优化打基础。

核心方向:

  1. 循环识别与规范化
  2. 循环相关优化(如不变代码外提、强度削弱等)
  3. 可并行循环分析与并行化改造(可选,按课程要求推进)

2. 先看这一点:循环优化依赖分析结果

循环优化通常依赖一组基础分析:

  1. CFG 与支配关系
  2. 循环层次信息LoopInfo
  3. def-use/use-def 与副作用信息(保证变换合法)

如果这些基础信息不稳定,循环优化很容易“优化错程序”。
因此 Lab6 建议先把分析链路和验证手段搭好,再做具体变换。


3. Lab6 要求

需要同学完成:

  1. 在现有 IR 上识别循环结构(至少能区分循环头、循环体、回边)。
  2. 实现有效的循环优化,并保证语义不变。
  3. 将循环优化并入 PassManager,与 Lab5 的优化流程协同工作。
  4. 对优化前后结果做回归验证,并给出性能或代码规模对比(至少一种指标)。
  5. 可选:尝试实现可并行循环识别与并行化改造(按课程要求)。

4. 当前代码框架(与 Lab6 相关)

  1. IR 与分析

    • src/ir/IR.h
    • src/ir/analysis/DominatorTree.cpp
    • src/ir/analysis/LoopInfo.cpp
  2. IR 优化

    • src/ir/passes/...
  3. 入口与验证

    • src/main.cpp

5. 需要修改的文件

  1. 核心文件

    • src/ir/analysis/LoopInfo.cpp(完善循环分析)
    • src/ir/passes/PassManager.cpp(接入新的循环优化 pass
    • 新增循环优化 pass 文件(建议放在 src/ir/passes/ 下)
  2. 视实现需要可能修改

    • src/ir/analysis/DominatorTree.cpp(若分析信息不足)
    • src/ir/IR.hsrc/ir/Instruction.cpp(若需要补充指令属性)
    • src/ir/IRPrinter.cpp(调试输出增强)

6. 可选优化方向

  1. 循环不变代码外提LICM
  2. 归纳变量简化与强度削弱
  3. 循环展开(小规模、受控展开)
  4. 循环分裂
  5. 简单并行化识别(无跨迭代写后读/写后写冲突时标记可并行) ...

7. 简要优化原理

7.1 循环不变量外提Loop Invariant Code Motion

原理:
将循环中“每次迭代结果都不变”的表达式移动到循环外执行。若某表达式不依赖循环内变化的值,并且其操作数在循环内不被改写,则它是循环不变量。

作用:
减少循环体内重复计算,降低迭代开销。

实现思路:
先识别循环结构,再判断循环体中哪些表达式对所有迭代恒定。把这些表达式外提到循环前置块(或等价安全位置),循环体改用外提结果。

7.2 强度削弱Strength Reduction

原理:
将高开销运算替换为等价低开销运算。典型场景是把循环中的乘法/除法改写为增量更新(加减)。

作用:
降低每次迭代的算术成本,提高整体执行效率。

实现思路:
识别归纳变量与其线性相关表达式,判断是否可改写为递增/递减更新。引入辅助变量后,用加减替代高成本运算并保持语义一致。

7.3 循环展开Loop Unrolling

原理:
一次迭代中执行多份循环体副本。

作用:
减少控制指令比例,提高指令级并行机会,也有利于后续向量化或流水线优化。

实现思路:
选择展开因子,复制循环体并调整步长。若总迭代次数不能整除展开因子,需要保留余数迭代处理路径以保证结果正确。

7.4 循环分裂Loop Fission

原理:
把一个包含多类语句的循环拆成多个循环,每个循环执行原循环的一部分语句。

作用:
降低单个循环体复杂度,改善数据局部性,并为并行化/向量化创造条件。

实现思路:
先做数据依赖分析。若若干语句间不存在阻碍重排的依赖,可将其拆分到不同循环中,同时维持必要执行顺序保证语义不变。

7.5 循环并行化Loop Parallelization

原理:
把循环不同迭代同时执行,以利用多核并行能力。前提是迭代间不存在破坏语义的数据依赖。

作用:
在数据规模较大时可显著缩短运行时间,尤其适用于数值计算与批量数据处理。

实现思路:
先判定迭代间读写依赖。若可并行,则将迭代划分为任务并分发到线程/处理单元;结束后进行同步与归并,确保结果正确。


8. 推荐实验流程

  1. 跑通循环分析。
  2. 选择循环优化实现
  3. 接入 PassManager
  4. 用样例验证正确性。
  5. 统计优化前后差异。

9. 构建与验证

cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j "$(nproc)"

9.1 功能回归

./scripts/verify_ir.sh test/test_case/simple_add.sy test/test_result/ir --run
./scripts/verify_asm.sh test/test_case/simple_add.sy test/test_result/asm --run

9.2 优化效果对比(示例)

# 对比优化前后 IR/汇编输出(按你实现的开关或日志方式执行)
./build/bin/compiler --emit-ir test/test_case/simple_add.sy
./build/bin/compiler --emit-asm test/test_case/simple_add.sy