llvm/test/Transforms/LoopVectorize/X86/vect.omp.force.ll

   1 ; RUN: opt < %s -passes=loop-vectorize -mtriple=x86_64-apple-macosx10.8.0 -mcpu=corei7-avx -debug-only=loop-vectorize -stats -S 2>&1 | FileCheck %s
   2 ; REQUIRES: asserts
   3
   4 ; CHECK: LV: Loop hints: force=enabled
   5 ; CHECK: LV: Loop hints: force=?
   6 ; No more loops in the module
   7 ; CHECK-NOT: LV: Loop hints: force=
   8 ; CHECK: 2 loop-vectorize               - Number of loops analyzed for vectorization
   9 ; CHECK: 1 loop-vectorize               - Number of loops vectorized
  10
  11 target datalayout = "e-p:64:64:64-i1:8:8-i8:8:8-i16:16:16-i32:32:32-i64:64:64-f32:32:32-f64:64:64-v64:64:64-v128:128:128-a0:0:64-s0:64:64-f80:128:128-n8:16:32:64-S128"
  12 target triple = "x86_64-apple-macosx10.8.0"
  13
  14 ;
  15 ; The source code for the test:
  16 ;
  17 ; #include <math.h>
  18 ; void foo(ptr restrict A, ptr restrict B)
  19 ; {
  20 ;   for (int i = 0; i < 1000; i+=2) A[i] = sinf(B[i]);
  21 ; }
  22 ;
  23
  24 ;
  25 ; This loop will be vectorized, although the scalar cost is lower than any of vector costs, but vectorization is explicitly forced in metadata.
  26 ;
  27
  28 define void @vectorized(ptr noalias nocapture %A, ptr noalias nocapture %B) {
  29 entry:
  30   br label %for.body
  31
  32 for.body:
  33   %indvars.iv = phi i64 [ %indvars.iv.next, %for.body ], [ 0, %entry ]
  34   %arrayidx = getelementptr inbounds float, ptr %B, i64 %indvars.iv
  35   %0 = load float, ptr %arrayidx, align 4, !llvm.access.group !11
  36   %call = tail call float @llvm.sin.f32(float %0)
  37   %arrayidx2 = getelementptr inbounds float, ptr %A, i64 %indvars.iv
  38   store float %call, ptr %arrayidx2, align 4, !llvm.access.group !11
  39   %indvars.iv.next = add nuw nsw i64 %indvars.iv, 2
  40   %lftr.wideiv = trunc i64 %indvars.iv.next to i32
  41   %exitcond = icmp eq i32 %lftr.wideiv, 1000
  42   br i1 %exitcond, label %for.end.loopexit, label %for.body, !llvm.loop !1
  43
  44 for.end.loopexit:
  45   br label %for.end
  46
  47 for.end:
  48   ret void
  49 }
  50
  51 !1 = !{!1, !2, !{!"llvm.loop.parallel_accesses", !11}}
  52 !2 = !{!"llvm.loop.vectorize.enable", i1 true}
  53 !11 = distinct !{}
  54
  55 ;
  56 ; This method will not be vectorized, as scalar cost is lower than any of vector costs.
  57 ;
  58
  59 define void @not_vectorized(ptr noalias nocapture %A, ptr noalias nocapture %B) {
  60 entry:
  61   br label %for.body
  62
  63 for.body:
  64   %indvars.iv = phi i64 [ %indvars.iv.next, %for.body ], [ 0, %entry ]
  65   %arrayidx = getelementptr inbounds float, ptr %B, i64 %indvars.iv
  66   %0 = load float, ptr %arrayidx, align 4, !llvm.access.group !13
  67   %call = tail call float @llvm.sin.f32(float %0)
  68   %arrayidx2 = getelementptr inbounds float, ptr %A, i64 %indvars.iv
  69   store float %call, ptr %arrayidx2, align 4, !llvm.access.group !13
  70   %indvars.iv.next = add nuw nsw i64 %indvars.iv, 2
  71   %lftr.wideiv = trunc i64 %indvars.iv.next to i32
  72   %exitcond = icmp eq i32 %lftr.wideiv, 1000
  73   br i1 %exitcond, label %for.end.loopexit, label %for.body, !llvm.loop !3
  74
  75 for.end.loopexit:
  76   br label %for.end
  77
  78 for.end:
  79   ret void
  80 }
  81
  82 declare float @llvm.sin.f32(float) nounwind readnone
  83
  84 ; Dummy metadata
  85 !3 = !{!3, !{!"llvm.loop.parallel_accesses", !13}}
  86 !13 = distinct !{}
  87