{"id":121773,"date":"2025-02-08T15:46:00","date_gmt":"2025-02-08T13:46:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-kompilyatora-ispc-1-26-razvivaemogo-intel-dlya-yazyka-si-s-rasshireniyami-spmd"},"modified":"2025-02-08T15:46:00","modified_gmt":"2025-02-08T13:46:00","slug":"vypusk-kompilyatora-ispc-1-26-razvivaemogo-intel-dlya-yazyka-si-s-rasshireniyami-spmd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-kompilyatora-ispc-1-26-razvivaemogo-intel-dlya-yazyka-si-s-rasshireniyami-spmd","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung des Compilers ISPC 1.26, der von Intel f\u00fcr die Programmiersprache C mit SPMD-Erweiterungen entwickelt wird","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Das Unternehmen Intel hat den Compiler ISPC 1.26 (Implicit SPMD Program Compiler) ver\u00f6ffentlicht, der zur Kompilierung von C-Code mit Erweiterungen f\u00fcr paralleles Programmieren SPMD (Single Program, Multiple Data) dient. Diese Erweiterungen erm\u00f6glichen die parallele Ausf\u00fchrung mehrerer Instanzen eines Programms mit unterschiedlichen Datens\u00e4tzen. Der Projektcode ist in C++ geschrieben und wird unter der BSD-Lizenz bereitgestellt. Es wird die Nutzung unter Linux, Windows, macOS und FreeBSD unterst\u00fctzt.    <\/p>\n<p>C-Programme mit SPMD-Erweiterungen werden f\u00fcr die Ausf\u00fchrung auf den von CPU und GPU bereitgestellten SIMD-Berechnungsbl\u00f6cken kompiliert. Dadurch k\u00f6nnen die SIMD-Vektorisierungsmechanismen ohne niedrigstufige Optimierungen und ohne explizite Verwendung von SIMD-Befehlen im Code genutzt werden. F\u00fcr das Schreiben von parallelisierbaren Funktionen wird die gewohnte Syntax und die Idiome der C-Sprache verwendet \u2013 SPMD-Funktionen interagieren direkt mit Funktionen und Strukturen, die in C\/C++ geschrieben sind. F\u00fcr das Debugging der Programme k\u00f6nnen vorhandene Debugger verwendet werden.        <\/p>\n<p>F\u00fcr die Codegenerierung und Optimierung in ISPC wird die LLVM-Infrastruktur als Backend verwendet. Es werden vektorielle x86-Instruktionen (SSE2, SSE4, AVX, AVX2, AVX512) und ARM (NEON) sowie die Auslagerung von Berechnungen auf die GPU (Intel Gen9 und Xe) unterst\u00fctzt. Auf Architekturen mit SSE-Vektorbl\u00f6cken, die 4 Elemente gleichzeitig verarbeiten, erm\u00f6glicht die Nutzung von ISPC eine Beschleunigung der Programmausf\u00fchrung um das 3-fache oder mehr, w\u00e4hrend auf Architekturen mit AVX-Vektorbl\u00f6cken, die 8 Elemente gleichzeitig verarbeiten, eine Beschleunigung von 5-6-fach erreicht werden kann. Neben der Gr\u00f6\u00dfe des Vektorblocks wird die Skalierung auch durch die Ausf\u00fchrung auf verschiedenen Prozessorkernen unterst\u00fctzt.    <\/p>\n<p>Die wichtigsten Neuerungen in der Version ISPC 1.26:  <\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Verbesserte Unterst\u00fctzung f\u00fcr die ARM-Architektur:\n<ul>\n<li class=\"l\"> Das Verhalten des Flags &#171;&#8212;arch=arm&#187; wurde ge\u00e4ndert und ist nun mit der ARMv8-Architektur (32-Bit) verbunden, anstelle von ARMv7 (f\u00fcr ARMv8 im 64-Bit-Modus sollte wie zuvor das Flag &#171;&#8212;arch=aarch64&#187; verwendet werden).\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr ARMv7 Cortex-a9 und Cortex-a15-Prozessoren wurde eingestellt.\n<li class=\"l\"> Unterst\u00fctzung f\u00fcr Cortex-a55, Cortex-a78, Cortex-a510, Cortex-a520 sowie neue ARM-Prozessoren von Apple hinzugef\u00fcgt.\n<li class=\"l\"> Neue Build-Ziele hinzugef\u00fcgt: neon-i16x16 und neon-i8x32.\n<li class=\"l\"> Unterst\u00fctzung f\u00fcr Operationen basierend auf ARM-Vektorinstruktionen SDOT und UDOT hinzugef\u00fcgt.\n<li class=\"l\"> Optimierungen wurden durchgef\u00fchrt, die Leistung f\u00fcr ARMv8 wurde im Durchschnitt um 13 % gesteigert.  <\/ul>\n<li class=\"l\"> Eine neue Art von Build-Zielen wurde hinzugef\u00fcgt \u2014 \u201egeneric\u201c, die es erm\u00f6glicht, die interne Architektur des Compilers zu optimieren und das Hinzuf\u00fcgen neuer Build-Ziele zu vereinfachen. Die Idee besteht darin, grundlegende Ziele f\u00fcr spezifische Hardwaref\u00e4higkeiten zu unterst\u00fctzen, auf denen leicht Ziele mit spezifischen Optimierungen erstellt werden k\u00f6nnen. Die Unterst\u00fctzung der ARM-Architektur wurde auf generische Ziele umgestellt.\n<li class=\"l\"> Im Code-Generator wurden Anpassungen am Rollout von Schleifen und Funktionen vorgenommen, um die Gr\u00f6\u00dfe des resultierenden Codes im Optimierungsmodus \u201e-O1\u201c zu reduzieren. Die Codegenerierung f\u00fcr die eingebauten Funktionen count_leading_zeros und count_trailing_zeros sowie beim Zur\u00fcckgeben von Strukturen aus Funktionen und beim Speichern oder Laden von Daten mit den Typen int8\/int16 wurde verbessert.\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr LLVM-intrinsics wurde erweitert, die durch Angabe des Flags \u201e--enable-llvm-intrinsics\u201c aktiviert wird.\n<li class=\"l\">  Das LLVM-Toolkit wurde auf Version 18.1.8 mit Patches aktualisiert. Ein Makro zur Bestimmung der in ISPC verwendeten LLVM-Version wurde hinzugef\u00fcgt.\n<li class=\"l\"> Die Verwendung des Attributs \u201e__attribute__((deprecated))\u201c f\u00fcr Funktionen wurde erlaubt, um beim Aufruf der Funktion eine Warnung auszugeben.\n<li class=\"l\"> Das Build-Ziel avx512knl-x16 (KNL) wurde entfernt.\n<li class=\"l\"> Die Option &#171;&#8212;darwin-version-min&#187; wurde hinzugef\u00fcgt, um die minimal unterst\u00fctzte Version der Zielplattform f\u00fcr macOS und iOS anzugeben.            <\/ul>\n<p>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=62692\">opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f Intel \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440 ISPC 1.26 (Implicit SPMD Program Compiler), \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0421\u0438 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f SPMD (Single Program, Multiple Data), \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 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