矢量化执行

2020-07-02  本文已影响0人  玲珑塔上玲珑人

矢量化是把一个算法的一次处理一对操作的标量（非向量）实现转化为一次处理多对操作的向量实现。

假设在32核心上并行化算法，每个核心有4-wide SIMD寄存器。

SIMD就是单指令多数据流，是一类指令集，允许处理器同时在多个数据点执行相同的操作。

来看单指令单数据流SISD和SIMD的对比


单指令多数据流.png 单指令单数据流.png

SIMD介绍

数据的移动：在向量寄存器中移入移出
算数计算：能够在多个数据项上计算（比如2 doubles, 4 floats, 16 bytes） ADD, SUB, MUL...
逻辑指令：能够在多个数据项上进行逻辑运算，ADD, OR...
比较指令：在多个数据项上进行比较(==,<,>...)
Shuffle指令：在SIMD寄存器之间移动数据
转换：数据在x86和SIMD寄存器间进行转换
Cache控制：把数据从SIMD寄存器直接移动到内存而绕过CPU cache

SMID优缺点
优点：算法如果能够向量化可以获得显著地性能提升和对资源的利用率
缺点：用SIMD实现一个算法主要还是手动过程；SIMD会限制数据对齐alignment；把数据收集到SIMD寄存器并放到正确的位置很难效率也低。

针对上面的缺点，有三种解决方法
使用简单<--->编程控制

  1. 自动矢量化：编译器会识别循环中的指令能不能重写为向量化的操作。这只在简单的循环中起作用，但是在数据库操作中是很少见的。需要硬件支持SIMD指令
void add(int *X,
                    int *Y,
                    int *Z) {
    for (int i=0; i<MAX; i++) {
    Z[i] = X[i] + Y[i];
    }
}

这个循环不能自动矢量化。XYZ可能指向同一个地址，那么对于循环中的指令它们就是有关联的，对于编译器它不知道应该直接写Z并且重写XY，还是按照顺序执行。

  1. 编译器提示：用额外的信息告诉编译器这部分代码是可以安全的矢量化的。
    实现上，可以给出关于内存地址的明确信息；或告诉编译器忽略向量依赖。
void add(int *restrict X,
                    int *restrict Y,
                    int *restrict Z) {
    for (int i=0; i<MAX; i++) {
        Z[i] = X[i] + Y[i];
    }
}

这里的restrict关键字就是告诉编译器XYZ在内存中不同的位置。
或者是在void add(int *X, int *Y, int *Z){后面加#pragma ivedp，忽略循环内的向量依赖（需要自己判断是否正确）。

  1. Explicit矢量化：用CPU内部函数手动处理SIMD寄存器之间的数据并执行矢量化执行。
    移植性差
    __mm128i vecX = (__m128i)X;
    直接把向量存到128位SIMD寄存器中，调用内部函数将矢量相加，并写入输出位置
    ......然后是很魔幻的操作，看不懂是啥

矢量化DBMS算法

用基本的矢量化操作构建更高级的功能的高效矢量化原则

基础操作

Selective Load 与 Selective Store


vector表示寄存器中的数据
通过mask来表示寄存器中哪些数据需要导入、导出。

Selective Gather和scatter
按顺序导入或导出
gather和scatter不是真正的并行执行，因为L1缓存每个周期只允许一个或两个不同的访问。

矢量化操作

Selection Scans

调度与执行中讲过CPU的分支处理

SELECT * FROM table
  WHERE key >= $low AND key <= $high

标量有分支和无分支
现在多了一个矢量的



将key向量加入SIMD寄存器中进行SIMD比较，产生mask，再进行SIMD Store
这里虽然也有if(?比较符),但是它比顺序执行快，因为它可以进行批量的比较。
对于DSM列存储更有优势，可以通过一个load把整列加入一个SIMD寄存器，输出的结果也不用存储key的值，只需要存它的offset。

哈希表

在线性探测法的哈希表中，对于每个元组需要计算它的哈希值，然后通过线性扫描找到正确的地址。
水平矢量化的方式是在hash表中直接存了一组值作为key，然后用SIMD compare对比K1和向量中的所有值，产生mask，如果没有匹配再用线性开放寻址解决冲突。
垂直矢量化是同时hash多个key，分别映射表哈希表中。 或者是通过SIMD Gather同时查询多个值。一次查询多个值会统一返回查询结果，通过直接比对值和查询的结果得到mask，mask为0的需要再次查询。

Partitioning


h2和h4指向同一个位置，发生冲突，用复制直方图解决冲突。


矢量化查询对于OLAP查询至关重要。
当数据超出CPU cache这些算法就不起作用了。
把所有intra-query并行优化结合起来：

矢量化和编译都能加速执行，现在讨论在什么条件下这两种方法更好。

原语是操作系统的核心,内核或微核提供核外调用的过程或函数称为原语(primitive)。由若干条指令组成,来完成一定功能的过程,执行必须过程连续,不允许被中断
重点 - - 原子语句,不可分割,执行不可中断(要么全部执行,要么都不执行)

矢量方向——预编译的原语
预编译数千条元组在类型数据上进行基本操作（对每个原语用简单的核意味着他们更容易矢量化）

DBMS执行查询计划时会调用这些原语

Hyper-JIT查询编译
用LLVM在内存中把查询编译成本地代码，尽可能将元组存在CPU寄存器中

矢量化 vs. 编译

Everything You Always Wanted to Know About Compiled and Vectorized Queries But Were Afraid to Ask这篇论文
讲的是如何测试和测试的结果，不再写了
用于测试矢量化执行和查询编译之间的权衡的测试台

在同一个系统中用两种方法实现一个高级算法的方式不同

  1. Tectorwise：把操作分解成预编译原语；必须把每一步元组的数据给物化
  2. Typer：用JIT编译的Push-based处理模型；处理一个元组完全用pipeline而不物化中间结果

实验发现：两个模型都很高效，性能基本一致；Data-centric对高计算的查询更好，因为会更少的cache miss；矢量化在隐藏cache未命中延迟稍好一些。

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