是否需要使能LLVM 自动向量化？

[andouwa]

请教：
1）看起来kenrel 中描述的是 thead 的行为（scalar 程序），而硬件支持的是 RVV程序(warp 粒度执行 vector指令)， 所以必须使能LLVM的自动向量化功能？
2） 如果问题1）答案为是，那第二个问题是LLVM自动向量化的效果如何？
3） 这里是否考虑用户直接rvv intrinsic 指令写算子kernel？ 或者通过triton 算子生成 rvv intrisic 形式的kernel?

[hehu-tsinghua]

问题一答案为否。问题三答案也是否。

[reoLantern]

乘影是OpenCL设备，triton可以映射到spir-v，从OpenCL的设备支持spir-v应该是可以的

[reoLantern]

据我的理解，GPGPU的编程模型是SIMT，只是在部分指令采用了rvv的编码，并保持语义尽可能相似，但确实不适用rvv的编程模型，只用rvv intrinsic开发kernel会受限。当然底层kernel用intrinsic形式编写也是没有问题的，只要符合支持的指令定义。

[andouwa]

应该是我的理解存在偏差，前面我的理解是乘影硬件执行的是 RVV 向量指令，而用户在写SIMT程序时通常写的是 scalar 程序，也就是不会使用 rvv 向量指令，那么这里就存在一个从SIMT scalar 程序到硬件RVV向量指令影射的一个gap，我原本以为这个是通过llvm 的自动向量化完成的，何老师回答是否定的，所以看来这里可能就是一个简单的scalar 指令到向量指令的转变，比如，add 转变为vadd， 当然这里还牵扯 mask 的处理等等问题。不知道这个理解是否还是错误的？

[reoLantern]

你现在的理解是正确的，编译器用vadd代替add，在向量流水线里执行

[andouwa]

多谢了。