루프 벡터화
루프 벡터화
개요
루프 벡터화(Loop Vectorization)는 컴파일러 최적화 기법 중 하나로, 반복문(루프) 내에서되는 연산을 벡터 연산으로 변환함으로써 프로그램의 실행 속도를 향상시키는 기술이다. 이 기법은 현대 CPU가 제공하는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 아키텍처를 활용하여, 여러 데이터 요소를 동시에 처리할 수 있도록 한다. 루프 벡터화는 특히 수치 계산, 이미지 처리, 과학 시뮬레이션 등 데이터 병렬성을 가지는 응용 분야에서 매우 효과적이다.
컴파일러는 소스 코드를 분석하고, 루프 내 연산이 벡터화 가능 조건을 만족하는지 판단한 후, 적절한 벡터 명령어(예: Intel의 AVX, ARM의 NEON 등)로 코드를 재구성한다. 이 과정은 수동 벡터화(프로그래머가 직접 벡터 명령어 사용)와 자동 벡터화(컴파일러가 자동으로 수행)로 나뉜다.
벡터화의 원리
SIMD 아키텍처 기반
루프 벡터화의 핵심은 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 기술에 있다. SIMD는 하나의 명령어로 여러 데이터를 동시에 처리할 수 있게 해주는 아키텍처로, 예를 들어 256비트 벡터 레지스터를 사용하는 AVX 명령어는 8개의 32비트 부동소수점 숫자를 한 번에 처리할 수 있다.
// 벡터화 이전 (스칼라 처리)
for (int i = 0; i < N; i++) {
c[i] = a[i] + b[i];
}
위 코드는 컴파일러에 의해 다음과 같은 벡터 연산으로 변환될 수 있다:
; 벡터화 후 (가상의 벡터 명령어)
vmovaps ymm0, [a + i] ; 8개의 float 로드
vmovaps ymm1, [b + i] ; 8개의 float 로드
vaddps ymm2, ymm0, ymm1 ; 8개의 덧셈 병렬 수행
vmovaps [c + i], ymm2 ; 결과 저장
이처럼 하나의 루프 반복이 8개의 데이터 요소를 처리하게 되어, 이론적으로 최대 8배의 성능 향상이 가능하다.
벡터화 조건
컴파일러가 루프를 벡터화하기 위해서는 여러 조건을 만족해야 한다. 주요 조건은 다음과 같다:
1. 데이터 의존성(Data Dependence) 부재
루프 내에서 각 반복 사이에 데이터 의존성이 없어야 한다. 예를 들어, a[i] = a[i-1] + b[i]와 같은 코드는 이전 반복의 결과에 의존하므로 벡터화가 어렵다.
2. 루프 경계가 정적(Static)이어야 함
루프의 반복 횟수는 컴파일 타임에 결정되거나, 런타임에 결정되더라도 분석 가능해야 한다. 동적 루프는 벡터화에 어려움을 겪는다.
3. 메모리 접근 패턴이 정칙적(Regular)이어야 함
배열 요소는 연속된 메모리 위치에 접근해야 하며, 간접 참조(indirect access)나 스트라이드(stride)가 불규칙하면 벡터화가 불가능할 수 있다.
4. 루프 내 함수 호출 최소화
루프 내에서 복잡한 함수 호출이 있으면, 컴파일러가 그 함수의 부작용(side effect)을 추적하기 어려워 벡터화를 포기할 수 있다.
벡터화의 종류
1. 자동 벡터화(Automatic Vectorization)
컴파러가 소스 코드를 분석하고, 벡터화 가능 여부를 판단한 후 자동으로 벡터 명령어를 생성하는 방식이다. GCC, Clang, ICC(Intel C++ Compiler) 등 주요 컴파일러는 자동 벡터화 기능을 제공한다.
예: GCC에서 -O3 -ftree-vectorize 옵션 사용
2. 수동 벡터화(Manual Vectorization)
프로그래머가 직접 SIMD 내장 함수(intrinsics)를 사용하여 벡터 연산을 구현하는 방식이다. 더 많은 제어가 가능하지만 코드 복잡도가 증가하고 이식성이 낮아진다.
#include <immintrin.h>
__m256 va = _mm256_load_ps(&a[i]);
__m256 vb = _mm256_load_ps(&b[i]);
__m256 vc = _mm256_add_ps(va, vb);
_mm256_store_ps(&c[i], vc);
3. 루프 지향 벡터화(Loop-Oriented Vectorization)
루프 전체를 벡터화하는 방식으로, 루프 퓨전(loop fusion), 루프 분할(loop distribution) 등의 기법과 결합된다.
4. 함수 벡터화(Function Vectorization)
단일 함수 호출을 벡터화된 형태로 변환하여, 여러 데이터에 동시에 적용하는 기법. 주로 수학 라이브러리에서 사용된다.
벡터화의 성능 이점
- 병렬 처리: 여러 데이터를 동시에 처리함으로써 CPU 사이클 효율을 극대화.
- 캐시 효율성 향상: 연속된 메모리 접근 패턴은 캐시 히트율을 높인다.
- 명령어 사이클 감소: 반복 횟수가 줄어들어 루프 오버헤드 감소.
하지만 벡터화가 항상 성능 향상을 보장하지는 않는다. 예를 들어, 데이터 크기가 벡터 레지스터 크기의 배수가 아닐 경우 꼬리 반복(loop tail) 처리가 필요하며, 이는 성능에 부정적 영향을 줄 수 있다.
관련 기술 및 최적화 기법
- 루프 언롤링(Loop Unrolling): 반복 횟수를 줄이고 명령어 수를 늘려 벡터화 기회를 증가.
- 루프 퓨전(Loop Fusion): 여러 루프를 하나로 합쳐 벡터화 가능성 향상.
- 메모리 정렬(Memory Alignment): 벡터 로드/스토어를 위해 데이터가 16/32바이트 정렬되어야 최적 성능 발휘.
참고 자료 및 관련 문서
- Intel Intrinsics Guide
- LLVM 문서: Loop Vectorization
- GCC 최적화 매뉴얼:
-ftree-vectorize옵션 설명 - Agner Fog, "Optimizing Subroutines in Assembly Language" (SIMD 최적화 가이드)
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