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我正在尝试自动矢量化以下循环。下面我们用i-andj-循环遍历矩阵的下三角形。不幸的是，矢量化报告无法矢量化（=转换为 AVX SIMD 指令）j 循环和 k 循环。但我认为这很简单，因为没有指针别名（#pragma ivdep和编译器选项-D NOALIAS）并且数据（x：一维数组和 p：一维数组）对齐到 64 个字节。

- 语句可能if是个问题，但即使使用if-free 解决方案（昂贵的移位操作和计算双精度符号），编译器也无法向量化此循环。

__assume_aligned(x, 64);
__assume_aligned(p, 64);
#pragma omp parallel for simd reduction(+:accum)
for ( int i = 1 ; i < N ; i++ ){ // loop over lower triangle (i,j), OpenMP SIMD LOOP WAS VECTORIZED
    for ( int j = 0 ; j < i ; j++ ){ // <-- remark #25460: No loop optimizations reported
        double __attribute__((aligned(64))) scalarp = 0.0;
        #pragma omp simd
        for ( int k=0 ; k < D ; k++ ){ // <-- remark #25460: No loop optimizations reported
            // scalar product of \sum_k x_{i,k} \cdot x_{j,k}
            scalarp += x[i*D + k] * x[j*D + k];
        }

        // Alternative to following if:
        // accum +=  - ( (long long) floor( - ( scalarp + p[i] + p[j] ) ) >> 63);
        #pragma ivdep
        if ( scalarp + p[i] + p[j] >= 0 ){ // check if condition is satisfied
            accum += 1;
        }
    }
}

它是否指的是每个 OpenMP 线程的 OpenMP 起点直到运行时才知道的问题？我认为这解决了该simd子句，并且英特尔的自动矢量化意识到了这一点。

英特尔编译器：18.0.2 20180210

编辑：我已经查看了程序集，现在很明显代码已经被矢量化了，很抱歉让你们所有人接受。

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查看装配确实有帮助。代码已经矢量化。OpenMP SIMD LOOP WAS VECTORIZED在这种特殊情况下，还需要处理内部循环。

于 2018-08-02T15:55:28.163 回答