我正在尝试对某些文件实现和编码,其中一些包含SIMD调用。我已经在服务器上编译了此代码,该服务器与我的机器运行的操作系统基本上相同,但是我无法对其进行编译。
这是错误:
make
g++ main.cpp -march=native -o main -fopenmp
In file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/immintrin.h:53:0,
from tensor.hpp:9,
from main.cpp:4:
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/avx512vlintrin.h: In function ‘_ZN6TensorIdE8add_avx2ERKS0_._omp_fn.5’:
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/avx512vlintrin.h:447:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256d _mm256_mask_add_pd(__m256d, __mmask8, __m256d, __m256d)’: target specific option mismatch
_mm256_mask_add_pd (__m256d __W, __mmask8 __U, __m256d __A,
^~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from main.cpp:4:0:
tensor.hpp:228:33: note: called from here
res = _mm256_mask_add_pd(tmp, 0xFF, _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &elements[i]), _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &a.elements[i]));
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/immintrin.h:53:0,
from tensor.hpp:9,
from main.cpp:4:
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/avx512vlintrin.h:610:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256d _mm256_mask_loadu_pd(__m256d, __mmask8, const void*)’: target specific option mismatch
_mm256_mask_loadu_pd (__m256d __W, __mmask8 __U, void const *__P)
^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from main.cpp:4:0:
tensor.hpp:228:33: note: called from here
res = _mm256_mask_add_pd(tmp, 0xFF, _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &elements[i]), _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &a.elements[i]));
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from /usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/immintrin.h:53:0,
from tensor.hpp:9,
from main.cpp:4:
/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/7/include/avx512vlintrin.h:610:1: error: inlining failed in call to always_inline ‘__m256d _mm256_mask_loadu_pd(__m256d, __mmask8, const void*)’: target specific option mismatch
_mm256_mask_loadu_pd (__m256d __W, __mmask8 __U, void const *__P)
^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
In file included from main.cpp:4:0:
tensor.hpp:228:33: note: called from here
res = _mm256_mask_add_pd(tmp, 0xFF, _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &elements[i]), _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &a.elements[i]));
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Makefile:7: recipe for target 'main' failed
make: *** [main] Error 1
谷歌搜索这个问题并没有真正的帮助,因为所有答案都指出了这一点,我已经做好/尝试过了。
有人可以提供一些有关为什么它不起作用的背景信息。
编辑:
int main(){
#ifdef __AVX512F___
auto tt = createTensor();
auto tt2 = createTensor();
auto res = tt.addAVX512(tt2);
#endif
}
//This is in tensor.hpp
#ifdef __AVX512F__
Tensor<T> Tensor::addAVX512(_param_){
res = _mm256_mask_add_pd(tmp, 0xFF, _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &elements[i]), _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &a.elements[i]));
}
#endif
这就是发生的事情的要点...我已将所有SIMDcall装入#ifdefs等中。
最佳答案
GCC仅允许您将内部函数用于已启用供编译器使用的指令集。例如有关AVX1内部函数的相关问题:inlining failed in call to always_inline '__m256d _mm256_broadcast_sd(const double*)'
这些是256位内在函数的_mask_
版本,它们需要AVX512VL。
(关于-mavx
的问题我的评论是错误的,我没有注意到名称或参数中的_mask
,只是_mm256
。)
您可能正在服务器上的KNL(骑士登陆/至强披披)上进行编译,该服务器具有AVX512F但没有AVX512VL。因此-march=native
将设置-mavx512f
。 (与具有AVX512VL的Skylake-AVX512不同,该AVX512VL允许使用更酷的新AVX512内容,例如带有较窄 vector 的掩码指令。)
并且您在tensor.hpp
中发现了一个错误,该错误仅在检查__AVX512F__
而不是__AVX512VL__
后使用AVX512VL内部函数。 AVX512-任何表示512F的东西,因此不需要同时检查两者。
#ifdef __AVX512F__ // should be __AVX512VL__
Tensor<T> Tensor::addAVX512(_param_){
res = _mm256_mask_add_pd(tmp, 0xFF, _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &elements[i]), _mm256_mask_loadu_pd(tmp, 0xFF, &a.elements[i]));
}
#endif
这是没有意义的,如果要使用常量全一掩码,则不需要使用这些内在函数的掩码版本。像普通人一样使用
_mm256_add_pd
,仅检查__AVX__
。或使用_mm512_add_pd
。我最初以为这是来自TensorFlow,但是(根据您的评论)没有任何意义。而且写得还不错。 使用完全真实的掩码将掩码合并为同一
tmp
的3个副本只是没有意义;如果编译器无法将mask = all-ones优化到未屏蔽的负载中,它似乎会引入错误的依赖关系,这是一种愚蠢的方法。还有可怕的C++风格:您有一个名为
__m256d tmp
的变量作为全局或类成员?它甚至不是局部哑变量,它可能存在于编译器无法完全优化的地方。