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新しい並列for構文のご提案

Boost.勉強会 #14 東京 資料

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新しい並列for構文のご提案 2014/3/1 Boost.勉強会 #14 東京 1
そのプログラム マルチコアを 活用していますか？ 2
何の変哲も無いプログラム #include <vector> using namespace std; const int N = 1000000; vector<MyData> data = /* N要素 */; for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } 3
何の変哲も無いプログラム #include <vector> using namespace std; forループの処理が重い… forループの処理が重い… const int N = 1000000; vector<MyData> data = /* N要素 */; for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } 4
何の変哲も無いプログラム #include <vector> using namespace std; forループの処理が重い… forループの処理が重い… const int N = 1000000; そうだ、並列処理しよう そうだ、並列処理しよう vector<MyData> data = /* N要素 */; for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } 5
並列処理 ↓ マルチスレッド ↓ Pthreads, WinAPI, etc. 6
並列処理 ↓ マルチスレッド ↓ Pthreads, WinAPI, etc. 7
並列処理 ↓ マルチスレッド ↓ C++11 std::thread or Boost.Thread 8
並列化 powered by C++11 int m = max(thread::hardware_concurrency(), 1u); vector<thread> worker; for (int i = 0; i < m; ++i) { worker.emplace_back([&](int id) { int r0 = N/m * id + min(N%m, id); int r1 = N/m * (id+1) + min(N%m, id+1); for (int j = r0; j < r1; ++j) { process(data[j]); } }, i); } for (auto& t : worker) t.join(); 9
並列化 powered by C++11 int m = max(thread::hardware_concurrency(), 1u); プロセッサ数取得 vector<thread> worker; for (int i = 0; i < m; ++i) { スレッド生成 worker.emplace_back([&](int id) { int r0 = N/m * id + min(N%m, id); int r1 = N/m * (id+1) + min(N%m, id+1); 区間均等分割 for (int j = r0; j < r1; ++j) { process(data[j]); } }, i); forループ処理 } スレッド終了待機 for (auto& t : worker) t.join(); 10
並列化 powered by C++11 int m = max(thread::hardware_concurrency(), 1u); vector<thread> worker; for (int i = 0; i < m; ++i) { worker.emplace_back([&](int id) { int r0 = N/m * id + min(N%m, id); int r1 = N/m * (id+1) + min(N%m, id+1); for (int j = r0; j < r1; ++j) { process(data[j]); } }, i); } for (auto& t : worker) t.join(); 並列化のためのコードでなく 並列化のためのコードでなく ロジック記述に注力したい ロジック記述に注力したい 11
ループの並列化 といえば 12
ループの並列化 といえば 13
並列化 powered by OpenMP // 逐次処理 for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } // OpenMP並列化 #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } 14
並列化 powered by OpenMP // C++11標準ライブラリによる並列化 int m = max(thread::hardware_concurrency(), 1u); vector<thread> worker; for (int i = 0; i < m; ++i) { worker.emplace_back([&](int id) { int r0 = N/m * id + min(N%m, id); int r1 = N/m * (id+1) + min(N%m, id+1); for (int j = r0; j < r1; ++j) { process(data[j]); } }, i); } for (auto& t : worker) t.join(); // OpenMP並列化 #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } どのように並列処理するか？ → なにを並列処理するか？ 手続的(HOW)な記述 → 宣言的(WHAT)な記述 15
おしまい good enough? 16
おしまい 17
+時代の C+ +時代の C+ 新しい並列for構文のご提案 2014/3/1 Boost.勉強会 #14 東京 18
あらためまして 誰？ twitter @yohhoy / hatena id:yohhoy 何を？ C++と親和性の高いループ並列化技術の紹介 どうして？ 並列処理とか流行ってるから C++11以降、並行・並列処理の検討が活発化 19
並行と並列 並行(Concurrent) 複数のタスクが存在し、それぞれが実行される。 “本当に同時刻に処理されるかどうか”は気にしない。 A1 B1 A2 B2 並列(Parallel) 高速化を目的として、複数H/Wを用いた同時計算を行う。 “速く”ならなければ無価値。 A1 A2 B1 B2 20
2種類の並列性 タスク並列性(Task Parallelism) TaskA TaskA TaskB TaskA TaskB Ex) パイプライン TaskC データ並列性(Data Parallelism) Ex) 並列ループ 21
並列化のレベル 大規模 マシンレベル並列(分散処理) プロセスレベル並列 スレッドレベル並列 ベクトルレベル並列(SIMD) 高密度 命令レベル並列 マシンの壁 共有／分散メモリの壁 データモデルの壁 自動化の壁 （※今回の内容に合わせた独自の分類） 22
コンパイラによる 完全な自動並列化は 「人類の夢」 23
Fully automatic parallelization is still a “pipe dream” 【可算名詞】 〔アヘン吸引者が見るような〕 夢想、幻想 Parallel and Concurrent Programming in Haskell, O'REILLY, 2013 24
Real World Parallel Programming... ライブラリ/言語拡張を利用した ライブラリ/言語拡張を利用した 並列処理プログラミングが必要 並列処理プログラミングが必要 マシンレベル並列(分散処理) プロセスレベル並列 スレッドレベル並列 ベクトルレベル並列(SIMD) 命令レベル並列 25
スレッドレベル並列 （マルチスレッド） 26
スレッドレベル並列を支える技術 for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } ライブラリ TBB, PPL, libstdc++ ParallelMode 言語拡張 CilkPlus, OpenMP 27
OpenMP #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); // C++例外をthrow... } 対応コンパイラ: GCC, Clang, MSVC, ICC... 28
OpenMP try { #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); // C++例外をthrow... } // parallel regionここまで } catch (...) { OpenMPスレッドをまたぐ // 例外catch ?? OpenMPスレッドをまたぐ C++例外送出はNG } C++例外送出はNG 対応コンパイラ: GCC, Clang, MSVC, ICC... 29
OpenMPとC++例外 bool failed = false; C++例外の扱いがめんどう C++例外の扱いがめんどう #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { （C++的でなくダサい） （C++的でなくダサい） try { process(data[i]); // C++例外をthrow } catch (...) { // 同一スレッド内でcatch failed = true; 例外throwされても 例外throwされても } ループ中断できない ループ中断できない } // parallel regionここまで if (failed) { // ... bug free? } 30
OpenMPとC++例外 bool failed = false; データ競合 #pragma omp parallel for reduction(||:failed) 問題を修正 for (int i = 0; i < N; ++i) { try { process(data[i]); // C++例外をthrow } catch (...) { コード複雑化による // 同一スレッド内でcatch コード複雑化による failed = true; 厄介なバグの温床 厄介なバグの温床 } } // parallel regionここまで if (failed) { // ... } 31
libstdc++ Parallel Mode拡張 // g++ soruce.cpp -D_GLIBCXX_PARALLEL -fopenmp #include <algorithm> std::for_each(begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); バックエンドはOpenMP バックエンドはOpenMP // 例外送出は禁止！ C++例外送出はNG C++例外送出はNG }); 対応コンパイラ: GCC 対応OS: GCC+OpenMPが動く環境 32
libstdc++ Parallel Mode拡張 // g++ soruce.cpp -fopenmp #include <parallel/algorithm> __gnu_parallel::for_each(begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); バックエンドはOpenMP バックエンドはOpenMP // 例外送出は禁止！ C++例外送出はNG C++例外送出はNG }); 対応コンパイラ: GCC 対応OS: GCC+OpenMPが動く環境 33
Threading Building Blocks Intel TBB #include <tbb.h> try { tbb::parallel_for_each(begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); 移植性に優れる 移植性に優れる }); } catch (...) { // 並列throwされた例外のうち最初の1つ } 対応コンパイラ: GCC, Clang, MSVC, ICC... 対応OS: Linux, Windows, MacOS, (Andorid), (iOS) 34
Concurrency Runtime / Parallel Pattern Library Microsoft ConcRT/PPL #include <ppl.h> try { concurrency::parallel_for_each(begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); }); } catch (...) { // 並列throwされた例外のうち最初の1つ } 対応コンパイラ: MSVC 対応OS: Windows msvcrtにビルトイン msvcrtにビルトイン 35
Intel CilkPlus #include <cilk.h> try { cilk_for (int i = 0; i < N; ++i) { process(data[i]); } 記述性に優れる 記述性に優れる } catch (...) { // 並列throwされた例外のうち最初の1つ } 対応コンパイラ: ICC, (GCC), (Clang) 36
ベクトルレベル並列 (SIMD, GPGPU, etc.) 37
ベクトルレベル並列を支える技術 for (int i = 0; i < N; ++i) { A[i] += B[i] * C[i]; } ライブラリ（＋コンパイラサポート） SIMD intrinsic, Boost.SIMD, Thrust, Bolt 言語拡張 CilkPlus, C++AMP, OpenMP 4.0, OpenACC 38
SIMD intrinsic (組込み関数) 要 アセンブラ知識 #include <xmmintrin.h> // x86/SSE 要 アセンブラ知識 vector<float> A, B, C; （どんな命令がある？） （どんな命令がある？） int i, n = N & ~3; for (i = 0; i < n; i += 4) { // 4要素単位で処理 __m128 a4 = _mm_loadu_ps(&A[i]); __m128 b4 = _mm_loadu_ps(&B[i]); __m128 c4 = _mm_loadu_ps(&C[i]); a4 = _mm_add_ps(a4, _mm_mul_ps(b4, c4)); _mm_storeu_ps(&A[i], a4); } 命令セット毎に 命令セット毎に for (; i < A.size(); ++i) // 端数処理 異なるコードが必要 異なるコードが必要 A[i] += B[i] * C[i]; (SSE2, AVX, NEON...) (SSE2, AVX, NEON...) 対応コンパイラ: GCC, Clang, MSVC, ICC... 39
Boost.SIMD (NT ) 2 #include <boost/simd/***.hpp> vector<float, boost::simd::allocator<float>> A, B, C; typedef boost::simd::pack<float> FVec; int step = FVec::static_size; int i, n = (N / step) * step; for (i = 0; i < n; i += step) { // 処理単位は命令セット依存 FVec a = boost::simd::aligned_load<FVec>(&A[i]); FVec b = boost::simd::aligned_load<FVec>(&B[i]); FVec c = boost::simd::aligned_load<FVec>(&C[i]); a += b * c; SIMD処理を一般化 SIMD処理を一般化 boost::simd::aligned_store(a, &A[i]); （x86/SSE系列,AVXと　 } （x86/SSE系列,AVXと　 for (; i < A.size(); ++i) // 端数処理 　PPC/AltiVecに対応） 　PPC/AltiVecに対応） A[i] += B[i] * C[i]; ARM/NEON未対応 対応コンパイラ: GCC, Clang, MSVC, ICC 40
Intel CilkPlus / Array Notation vector<float> A, B, C; float* a = &A[0]; float* b = &B[0]; 宣言的なコーディング 宣言的なコーディング float* c = &C[0]; （ベクトル演算のセマンティクス） （ベクトル演算のセマンティクス） a[:N] = a[:N] + b[:N] * c[:N]; 対応コンパイラ: ICC, (GCC), (Clang) Array Notation未対応 41
Thrust (GPGPU; CUDA) CPU向け(TBB, OpenMP) CPU向け(TBB, OpenMP) #include <thrust/***.h> thrust::device_vector<float> A, B, C; バックエンドも提供 バックエンドも提供 struct fma_functor { template <typename Tuple> __device__ void operator()(Tuple t) { thrust::get<0>(t) += thrust::get<1>(t) * thrust::get<2>(t); } // Tuple = [A, B, C] }; thrust::transform( thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(begin(A), begin(B), begin(C))), thrust::make_zip_iterator(thrust::make_tuple(end(A), end(B), end(C))), fma_functor() ); 対応コンパイラ: CUDA Compiler, GCC, Clang, MSVC 42
Accelerated Massive Parallelism Microsoft C++ AMP (GPGPU; DirectX) #include <amp.h> vector<float> A, B, C; concurrency::array_view<float, 1> a(N, &A[0]); concurrency::array_view<float, 1> b(N, &B[0]); concurrency::array_view<float, 1> c(N, &C[0]); concurrency::parallel_for_each( a.extent, [=](concurrency::index<1> idx) restrict(amp) { a[idx] += b[idx] * c[idx]; CPU/GPU処理を } CPU/GPU処理を ); 統一的に記述 統一的に記述 a.synchronize(); // GPU→CPUデータ同期 対応コンパイラ: MSVC, (Clang) 43
スレッド/ベクトル 並列化技術 ライブラリ スレッド レベル並列 言語拡張 TBB CilkPlus PPL OpenMP libstdc++ ParallelMode ベクトル レベル並列 Boost.SIMD C++AMP Thrust CilkPlus SIMD intrinsic 44
スレッドレベル並列 vs. ベクトルレベル並列 45
スレッドレベル並列 ＋ ベクトルレベル並列 ＝ C++1y ParallelTS 46
C++並列拡張 N3850 “Working Draft, Technical Specification for C++ Extensions for Parallelism” http://isocpp.org/blog/2013/10/trip-report-fall-iso-c-meeting 47
C++並列拡張 N3850 “Working Draft, Technical Specification for C++ Extensions for Parallelism” 並列アルゴリズムのインターフェースを規定 C++標準アルゴリズムを並列実行可能に拡張 （<algorithm>, <numeric>, <memory>ヘッダ） API設計は Thrust をベースとする 48
C++並列拡張 N3850 “Working Draft, Technical Specification for C++ Extensions for Parallelism” C++並列ライブラリの広範な実装経験確立が目的 検討用実装：https://github.com/n3554/n3554/ 今は std::experimental::parallel 名前空間 → std 名前空間 への昇格を目指す 49
C++1y ParallelTS (n3850) #include <algorithm> using namespace std; try { for_each( begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); }); } catch (...) { // ... } 50
C++1y ParallelTS (n3850) #include <experimental/algorithm> #include <experimental/execution_policy> using namespace std::experimental::parallel; try { for_each( par, // 並列実行ポリシー begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); }); } catch (exception_list& exlist) { for (exception_ptr ex : exlist) { // 並列throwされた全ての例外が捕捉される } } 51
C++1y ParallelTS (n3850) // C++標準アルゴリズム template <class In, class F> In for_each( In first, In last, F f ); 実行ポリシーを指定する 実行ポリシーを指定する オーバーロード追加 オーバーロード追加 // C++1y ParallelTS template <class ExecPolicy, class In, class F> In for_each( ExecPolicy&& exec, In first, In last, F f ); 52
C++1y ParallelTS (n3850) <algorithm> all_of none_of for_each for_each_n find find_if find_if_not find_end find_first_of adjacent_find count count_if mismatch equal search search_n copy copy_n move swap_range transform replace replace_if replace_copy replace_copy_if fill fill_n generate generate_n remove remove_if remove_copy remove_copy_if unique unique_copy reverse reverse_copy rotate rotate_copy is_partitioned partition stable_partition partition_copy partition_point sort stable_sort partial_sort partial_sort_copy is_sorted is_sorted_until nth_element merge inplace_merge includes set_union set_intersection set_difference set_symmetric_difference min_element max_element minmax_element lexicographical_compare <numeric> reduce inner_product exclusive_scan inclusive_scan adjacent_difference <memory> uninitialized_copy uninitialized_copy_n uninitialized_fill uninitialized_fill_n 一部は明示的に除外 一部は明示的に除外 <algorithm> shuffle <algorithm> shuffle <numeric> accumulate <numeric> accumulate etc. etc. 53
実行ポリシー seq 逐次実行 呼び出しスレッド上で実行 ? par 並列実行 複数スレッド上で順序付けされない実行(unordered) もしくは 1スレッド上で非決定順の実行(indeterminately sequenced) vec ベクトル実行 複数スレッド上で順序付けされない実行(unordered) もしくは 1スレッド上で序列化されない実行(unsequenced) 54
実行ポリシー seq 逐次実行 シングルスレッド実行（従来C++標準アルゴリズムと同一） par 並列実行 マルチスレッドによる並列実行 または シングルスレッド実行（実行順序は同不順） vec ベクトル実行 1スレッド上でベクトル並列実行 または マルチスレッドによる並列実行 または シングルスレッド実行（実行順序は同不順） 55
実行ポリシーと実行形態 コンパイラやライブラリが実行形態を選ぶ vec ベクトル実行 ベクトル演算 (シングルスレッド) par 並列実行 マルチスレッド並列実行 seq 逐次実行 シングルスレッド実行 56
実行ポリシー / static コンパイル時に実行ポリシーを指定 vector<float> data = ...; // 逐次ソート sort( seq, begin(data), end(data) ); // sort( begin(data), end(data) ); と等価 // マルチスレッドによる並列ソート sort( par, begin(data), end(data) ); // ベクトル演算器によるソート sort( vec, begin(data), end(data) ); 57
実行ポリシー / dynamic ランタイムに実行ポリシーを選択 vector<float> data = ...; // デフォルトは逐次ソート execution_policy exec = seq; if ( data.size() > threshold ) { // データ数が多ければ並列ソートに切替 exec = par; } sort( exec, begin(data), end(data) ); 58
C++1y ParallelTS (n3850) #include <experimental/algorithm> #include <experimental/execution_policy> using namespace std::experimental::parallel; try { for_each( par, // 並列実行ポリシー begin(data), end(data), [](Data& item) { process(item); }); } catch (exception_list& exlist) { for (exception_ptr ex : exlist) { // 並列throwされた全ての例外が捕捉される } } 59
exception_list 並列アルゴリズムからthrowされうる例外型 並列にthrowされた全ての例外オブジェクトを格納 class exception_list : public exception { public: size_t size() const; iterator begin() const; iterator end() const; private: list<exception_ptr> exceptions_; // exposition only }; 60
実行ポリシーとC++例外 seq 逐次実行 と par 並列実行 関数オブジェクトからの例外は、exception_list型に補足され て呼び出し元へthrowされる。 vec ベクトル実行 関数オブジェクトから例外throwされた場合、std::terminate が呼び出されてプログラム終了する。 !? 61
実行ポリシーとC++例外 seq 逐次実行 と par 並列実行 任意のスレッド上で実行されうるセマンティクス 複数スレッドからthrowされた例外を全て補足 vec ベクトル実行 ベクトル並列化(SIMD, GPGPUなど)可能なセマンティクス コンパイラによるベクトル化を阻害しないよう例外使用禁止 62
実行ポリシーと制約事項 並列性の セマンティクス 処理 順序 ベクトル演算 vec 順不同 ベクトル実行 (シングルスレッド 上の並列処理) par 並列実行 seq 逐次実行 マルチスレッド 並列処理 シングルスレッド 逐次処理 順不同 安定 例外 throw × ○ ○ 関数オブジェクト 制約事項 相互干渉は全てNG 順序依存性はNG （Ex. 他反復の待機処理 　　でDeadLock発生） 特になし 標準アルゴリズムと同じ 63
C++1y ParallelTS TS(Technical Specification)はC++標準ではありません しかもParallelTSはまだWorking Draft段階です → 今後もいろいろ仕様変更されます 参考までに： C++ Transactional Memory拡張（@Boost.勉強会#10） http://www.slideshare.net/yohhoy/boostjp10-tm-20120728 → 紹介当時(2012/7)と現在で大きく様変わりしましたホントに → 基本コンセプトの名称変更・セマンティクス修正、 キーワード・属性の全面変更、etc. 64
Need More Speed? 速度性能はコンパイラやライブラリ実装に依存します ただし、一般論として… CPU bound（I/O boundは並行処理向け） 並列化可能なアルゴリズムへの変更 ​タスク間の依存性低減（同期箇所・共有データの削減） データメモリ配置（局所性、偽共有、アライメント） Locality 計測！計測！計測！ False sharing Alignment 65
まとめ 宣言的なコード記述による並列ループ構文 スレッドレベル並列の技術 TBB, PPL, CilkPlus, OpenMP, etc. ベクトルレベル並列の技術 Boost.SIMD, Thrust, CilkPlus, C++AMP, OpenMP 4.0, OpenACC, Bolt, etc. ParallelTSではスレッド／ベクトル並列統合を目指す? ライブラリ実装とコンパイラ技術 今後の発展にご期待ください 66
参考URL(1) n3850 “Working Draft, Technical Specification for C++ Extensions for Parallelism”（Thrustベース 並列アルゴリズム提案） http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2014/n3850.pdf https://github.com/n3554/n3554/ n3571 “A Proposal to add Single Instruction Multiple Data Computation to the Standard Library”（Boost.SIMDベース データ型＋操作関数提案） http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2013/n3571.pdf n3831 “Language Extensions for Vector level parallelism” （CilkPlusベース ベクトル並列ループ構文提案） http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2014/n3831.pdf n3851 “Multidimensional bounds, index and array_view” （C++AMPベース データ型提案） http://www.open-std.org/jtc1/sc22/wg21/docs/papers/2014/n3851.pdf 67
参考URL(2) OpenMP http://openmp.org/ Thrust http://thrust.github.io/ Intel TBB(Threading Building Blocks) https://www.threadingbuildingblocks.org/ Microsoft ConcRT(Concurrency Runtime) / PPL(Parallel Pattern Library) http://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/dd492418.aspx libstdc++ Parallel Mode http://gcc.gnu.org/onlinedocs/libstdc++/manual/parallel_mode.html Intel CilkPlus https://www.cilkplus.org/ GCC実装 https://www.cilkplus.org/build-gcc-cilkplus Clang実装 http://cilkplus.github.io/ Microsoft C++ AMP(Accelerated Massive Parallelism) http://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/hh265137.aspx Clang http://isocpp.org/blog/2012/12/shevlin-park Boost.SIMD https://github.com/MetaScale/nt2/ SIMD intrinsic function x86 http://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/ ARM http://infocenter.arm.com/help/topic/com.arm.doc.dui0491c/CIHJBEFE.html 68
[予備] OpenMPでC++例外伝播 #include <omp.h> try { std::exception_ptr ep; omp_lock_t ep_guard; omp_init_lock(&ep_guard); #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < N; ++i) { try { process(data[i]); // C++例外をthrow } catch (...) { omp_set_lock(&ep_guard); if (!ep) ep = std::current_exception(); // 最初の例外のみ保存 omp_unset_lock(&ep_guard); } } omp_destroy_lock(&ep_guard); if (ep) std::rethrow_exception(ep); // 例外をparallel region外で再throw } catch (...) { // 例外処理 } 69
[予備] OpenMP vs. CilkPlus/TBB/PPL CilkPlus, TBB, PPL スレッドプール＋Work Stealing 実行時に論理タスク→物理スレッドへのマッピング 高いスケーラビリティを得やすい OpenMP parallel指示文で明示的にスレッド生成（≠宣言的） スレッドプールによる実装も存在（処理系の品質） OpenMP 3.0で”task”導入（※MSVCは非対応） 70
[予備] OpenMP 4.0, n3831 // 逐次処理 for (int i = 0; i < N; ++i) { A[i] += B[i] * C[i]; } // OpenMP 4.0 / SIMD construct #pragma omp simd aligned(A,B,C:16) for (int i = 0; i < N; ++i) { A[i] += B[i] * C[i]; } // n3831 Language Extensions // for Vector level parallelism for simd (int i = 0; i < N; ++i) { A[i] += B[i] * C[i]; } 71

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