GLM-5.1 придумал для меня новый алгоритм

Друзья, знаю, что интернет переполнен воспеванием AI, что вызывает у многих людей (особенно специалистов) фрустрацию, особенно когда речь заходит о написании кода на C/C++. Я не AI-проповедник – просто активный и ответственный программист, который пользуется AI-инструментами. Недавно я предложил AI (если быть точнее, opencode + GLM-5.1) придумать алгоритм для одной из задач, над которой я работаю, и он справился очень хорошо. Это не прорывной алгоритм, на котором я разбогатею, но он интересный: составленный из известных компонентов, но всё же новый. В статье расскажу:

• Как решать задачу “дана битовая строка, нужно найти все позиции в ней, в которых количество единиц минус количество нулей равно заданному числу”

• Что мне придумал AI для этой задачи

• Что я использую для того, чтобы AI писал что-то адекватное на C++

Если вам интересны алгоритмы и структуры данных, то описанная задача используется в контексте RMQ/LCA.

Преамбула

Начну с формализации задачи: пусть у нас есть последовательность , где – -й бит последовательности. Определим excess как :

Т.е. – количество единиц минус количество нулей в первых битах последовательности . Наша задача: дано , нужно найти такие , что . Основное назначение этой задачи – обработка правильных скобочных последовательностей: например, находить парную скобку или ближайшую внешнюю пару скобок. Зачем это нужно? С помощью этого можно делать навигацию по деревьям через скобочное представление. Не хочу вдаваться в подробности; вот простой пример BP-представления: делаем обход в глубину, каждый раз, когда спускаемся на уровень ниже, пишем 1, когда поднимаемся – 0.

Каждой вершине соответствует пара скобок, а всё поддерево вершины соответствует подпоследовательности скобок между этими скобками. Для навигации полезно по одной скобке находить её парную. В более общем смысле все возможные операции по навигации по дереву сводятся к такой задаче: дана битовая строка , позиция и величина . Нужно найти минимальное такое, что . Универсальная структура данных для решения этой задачи – range min-max tree, о котором я расскажу в другой статье. Самое главное, что про него нужно знать:

• Оно решает указанную задачу за

• Для максимальной эффективности строится поверх блоков такой длины, чтобы внутри блока поиск можно было сделать быстро альтернативными методами.

Вот как раз про решение для блоков небольшой длины и разберем дальше.

Baseline

Исследований на эту тему довольно мало, поэтому приведу метод, который используется в единственной известной мне публичной реализации range min-max tree.

Sdsl-Lite

По сути, это табличный метод: для каждой возможной последовательности из 8 бит и значения вычисляется маска . Для произвольной последовательности разбиваем её на блоки по 8 бит, делаем последовательный проход по блокам, на каждом блоке используем таблицу и обновляем . Отмечу, что excess всего блока легко вычисляется как 2*popcount(B)-8.

Что предложил GLM-5.1

В SIMD существует возможность параллельно просматривать таблицу с помощью pshufb, и существует множество практических применений, основанных на этом. Не совсем понятно, можно ли вообще адекватно обобщить метод из предыдущего раздела. Для применения методов на основе pshufb нужны таблицы размера 16; GLM-5.1 предложил следующий вариант:

• Для блока из бит предподсчитываем excess на каждой из 4 позиций; последняя из них – excess всего блока.

• Подсчитываем префиксные суммы excess на границах всех 4-битных блоков

• Для каждого 4-битного кусочка i и каждого смещения 0, 1, 2, 3 проверяем, равно ли значение target-E[4i].

• Собираем всё вместе в одну результирующую маску.

Предподсчёт – это 4 таблицы, каждая из которых состоит из 128, 256 или 512 бит.

// LUT for total excess change across a 4-bit nibblestatic inline const __m256i excess_lut_delta = _mm256_setr_epi8(    -4, -2, -2,  0, // 0000, 0001, 0010, 0011    -2,  0,  0,  2, // 0100, 0101, 0110, 0111    -2,  0,  0,  2, // 1000, 1001, 1010, 1011     0,  2,  2,  4, // 1000, 1001, 1010, 1011    -4, -2, -2,  0, // 0000, 0001, 0010, 0011 (повтор)    -2,  0,  0,  2, // 0100, 0101, 0110, 0111 (повтор)    -2,  0,  0,  2, // 1000, 1001, 1010, 1011 (повтор)     0,  2,  2,  4  // 1100, 1101, 1110, 1111 (повтор));static inline const __m256i excess_lut_pos0 = _mm256_setr_epi8(    -1,  1, -1,  1, // 0000, 0001, 0010, 0011    -1,  1, -1,  1, // 0100, 0101, 0110, 0111    -1,  1, -1,  1, // 1000, 1001, 1010, 1011    -1,  1, -1,  1, // 1100, 1101, 1110, 1111    -1,  1, -1,  1, // 0000, 0001, 0010, 0011 (повтор)    -1,  1, -1,  1, // 0100, 0101, 0110, 0111 (повтор)    -1,  1, -1,  1, // 1000, 1001, 1010, 1011 (повтор)    -1,  1, -1,  1  // 1100, 1101, 1110, 1111 (повтор));static inline const __m256i excess_lut_pos1 = _mm256_setr_epi8(    -2,  0,  0,  2, // 0000, 0001, 0010, 0011    -2,  0,  0,  2, // 0100, 0101, 0110, 0111    -2,  0,  0,  2, // 1000, 1001, 1010, 1011    -2,  0,  0,  2, // 1100, 1101, 1110, 1111    -2,  0,  0,  2, // 0000, 0001, 0010, 0011 (повтор)    -2,  0,  0,  2, // 0100, 0101, 0110, 0111 (повтор)    -2,  0,  0,  2, // 1000, 1001, 1010, 1011 (повтор)    -2,  0,  0,  2  // 1100, 1101, 1110, 1111 (повтор));static inline const __m256i excess_lut_pos2 = _mm256_setr_epi8(    -3, -1, -1,  1, // 0000, 0001, 0010, 0011    -1,  1,  1,  3, // 0100, 0101, 0110, 0111    -3, -1, -1,  1, // 1000, 1001, 1010, 1011    -1,  1,  1,  3, // 1100, 1101, 1110, 1111    -3, -1, -1,  1, // 0000, 0001, 0010, 0011 (повтор)    -1,  1,  1,  3, // 0100, 0101, 0110, 0111 (повтор)    -3, -1, -1,  1, // 1000, 1001, 1010, 1011 (повтор)    -1,  1,  1,  3  // 1100, 1101, 1110, 1111 (повтор));

Про префиксные суммы расскажу чуть подробнее. Обычно подсчёт префиксных сумм – это тривиальная задача, которую можно сделать вот таким линейным проходом:

В примерах ниже используется 0-based индексация: массив B имеет длину n, а E – длину n + 1.

E[0] = 0;for (size_t i = 1; i <= n; ++i) {  E[i] = E[i - 1] + B[i - 1];}

Проблема этого алгоритма в том, что его нельзя эффективно параллелизовать, и он делает последовательных операций. Для SIMD-варианта лучше использовать следующий алгоритм:

std::copy(B.begin(), B.end(), std::next(E.begin(), 1));E[0] = 0;for (size_t offset = 1; offset < n; offset *= 2) {  for (size_t i = n; i >= offset; --i) {    E[i] += E[i - offset];  }}

Разница в том, что внутренний цикл легко распараллелить, а внешний цикл делает всего итераций. Вот сниппет кода, который вычисляет префиксные суммы по байтам:

ps = _mm256_add_epi8(ps, _mm256_slli_si256(ps, 1));ps = _mm256_add_epi8(ps, _mm256_slli_si256(ps, 2));ps = _mm256_add_epi8(ps, _mm256_slli_si256(ps, 4));ps = _mm256_add_epi8(ps, _mm256_slli_si256(ps, 8));

Удобнее всего обрабатывать последовательности длиной 64/128 бит регистрами 128/256 бит соответственно; при необходимости можно использовать 512-битные регистры, распараллеливая две последовательности по 128 бит.

Последние два шага – дело техники, и их можно сделать разными способами. GLM-5.1 предложил использовать рабочую, но слегка избыточную комбинацию cmpeq->movemask->pdep; ниже – описание workflow от AI:

word ──► nibble extraction ──► nibbles[0..15]                                    │              ┌─────────────────────┼─────────────────────┐              ▼                     ▼                     ▼     vpshufb(delta)          vpshufb(pos_j)         vpshufb(delta)         deltas                   rel_j                  rel_3              │                     │                     │              ▼                     │                     │     prefix sum (4 steps)           │                     │              │                     │                     │              ▼                     │                     │     shift left 1 byte              │                     │     → excl (exclusive psum)        │                     │              │                     │                     │              ▼                     │                     │     base = excl - target_local     │                     │              │                     │                     │              ▼                     ▼                     ▼     base + rel_j ───────────► cmpeq(0) ──────────► movemask → bits_j                                                           │              ┌────────────────────────────────────────────┤              ▼                  ▼                  ▼      ▼           pdep(0x1…)       pdep(0x2…)       pdep(0x4…)  pdep(0x8…)              │                   │                │      │              └───────── OR ───────────────────────┘      │                                  │                       │                                  ▼                       │                              out[w] ◄────────────────────┘

Проблема в целом заключалась в том, что на всех стадиях алгоритма происходят манипуляции с раскрытием и сжатием чисел/масок: в первой части 4-битные куски раскрываются до 8-битных, при проверке на равенство маска сначала сжимается до 16 бит через movemask, а затем расставляется по нужным битам с шагом в 4 через pdep. В результате для pdep не так легко найти альтернативу, а на текущих архитектурах это 64-битная инструкция из BMI2, SIMD-аналогов которой нет.

Итоговый вариант можно посмотреть здесь:

pixie/bits.h

Полную сессию от описания задачи до реализации можно найти здесь: https://opncd.ai/share/UdTGAEAW

(К сожалению, там очень неудобный интерфейс; по запросу могу выложить md.)

Анализ производительности

Впоследствии я немного доработал алгоритм, и вот что получилось:

----------------------------------------------------Benchmark                CPU     Cycles      Instr----------------------------------------------------Baseline/X:-64         317 ns   1.36953k   7.18206kBaseline/X:-8          400 ns   1.74562k   7.20476kBaseline/X:0           449 ns   1.93589k   7.21562kBaseline/X:8           397 ns   1.73994k   7.20387kBaseline/X:64          317 ns   1.37449k   7.18206kLUTOffset/X:-64       11.2 ns    48.5127    169.882LUTOffset/X:-8        18.4 ns    81.4704    250.885LUTOffset/X:0         18.8 ns      81.94    250.927LUTOffset/X:8         18.6 ns    81.7102    250.853LUTOffset/X:64        10.7 ns    46.7245    166.554LUTTransform/X:-64    16.2 ns    70.4105    260.969LUTTransform/X:-8     27.5 ns     119.56    409.788LUTTransform/X:0      26.9 ns   118.3430    409.865LUTTransform/X:8      27.3 ns   119.1410    409.730LUTTransform/X:64     15.8 ns    68.7241    254.855LUTOffset512/X:-64    12.7 ns    54.7855    184.717LUTOffset512/X:-8     18.8 ns    81.4390    228.987LUTOffset512/X:0      18.4 ns    79.5516    228.987LUTOffset512/X:8      17.7 ns    78.0454    228.973LUTOffset512/X:64     12.6 ns    54.9331    182.469Expand16/X:-64        51.2 ns   221.2250    823.130Expand16/X:-8         84.8 ns   366.6420   1.37054kExpand16/X:0          84.9 ns   366.7350   1.37077kExpand16/X:8          85.7 ns   368.6010   1.37031kExpand16/X:64         49.7 ns   219.0660    795.162Expand8/X:-64         18.7 ns    80.4250    327.100Expand8/X:-8          49.1 ns   213.1080    732.712Expand8/X:0           47.6 ns   205.9740    740.490Expand8/X:8           47.3 ns   205.6490    733.577Expand8/X:64          18.1 ns    78.4455    326.288Expand8_512/X:-64     22.5 ns    98.3215    255.677Expand8_512/X:-8      37.1 ns   161.9560    336.860Expand8_512/X:0       36.7 ns   160.9130    336.951Expand8_512/X:8       36.8 ns   161.6340    336.823Expand8_512/X:64      22.1 ns    96.5108    253.321

LUTOffset – это немного доработанный вариант, описанный в предыдущем разделе; baseline – табличный байтовый метод. Разница – примерно в 20 раз. Вариант с pdep работал где-то на 20% медленнее, что всё ещё на порядок быстрее.

Новый ли подход?

Учитывая, как бодро AI его мне придумал, я сначала подумал, что такой подход уже где-то описан. Однако я так и не нашёл такого алгоритма и пришёл к следующим выводам:

• Все компоненты и отдельные трюки в этом подходе известны и повсеместно применяются (4-битные таблицы, алгоритм подсчета префиксных сумм, паттерн с pdep)

• Их компоновка в единый алгоритм – новая

Отмечу, что моя роль в разработке конкретно этого метода свелась к промпту: “Подумай, пожалуйста, над алгоритмом для excess на основе 4-битных таблиц”.

Что я использую для работы с AI

Начнём с того, что для работы был использован kilocode; на текущий момент его CLI-версия – это OpenCode с некоторыми дополнениями. Для оптимизации C+±кода я использую дополнительный набор навыков, которые задают конкретный workflow, суть которого сводится к следующему:

• Используй Google Benchmark для замеров производительности. Всё, что не было замерено, – это домыслы.

• Используй Google Test для покрытия тестами: производительный, но некорректный код не имеет смысла.

• Используй изолированные сборки для оценки влияния конкретных изменений на производительность.

Подробнее можно посмотреть здесь:

pixie/.kilo/skills

Планирую выделить это в отдельный репозиторий и развивать дальше.

Заключение

Из того, что я вижу сейчас, глобальных блокеров для того, чтобы AI помогал писать код на C++, нет. Однако мало кто этим пытается заниматься. Проблемы, конечно, есть: например, если спросить, зачем нужен AddressSanitizer, AI прекрасно распишет, что и как он помогает диагностировать, но сам при написании кода не запустит ASan-сборку, если явно не потребовать. AI может помогать с отладкой; если не верите, можете посмотреть вот это видео с последнего CppCon, но это тоже требует настройки.

P. S.

Фильм “Я, Робот”, из которого известный мем про “А ты можешь?” на мой взгляд опередил своё время (как и его истоки), представление 2035 года даже не кажется сейчас таким уж фантастическим. Вот вам еще одна цитата оттуда: “Да, я понимаю, ваш отец лишился работы из-за роботов. Может запретим интернет, чтобы библиотеки не лишились читателей?”

Если вам понравилась статья — поставьте плюс, автору всегда приятно когда его работу ценят. Возможно вас также заинтересует мой канал А зачем это нужно? где я рассказываю о том, что математику и алгоритмы придумали не только для собеседований в бигтехи.

Также я завел сайт, где публикую большие статьи, сама это статья доступна на русском/английском языках

GLM-5.1 придумал для меня новый алгоритм

GLM-5.1 Invented a New Algorithm for Me