Add #pragma vectorize enable/disable to LLVM
[oota-llvm.git] / lib / Transforms / Vectorize / LoopVectorize.cpp
1 //===- LoopVectorize.cpp - A Loop Vectorizer ------------------------------===//
2 //
3 //                     The LLVM Compiler Infrastructure
4 //
5 // This file is distributed under the University of Illinois Open Source
6 // License. See LICENSE.TXT for details.
7 //
8 //===----------------------------------------------------------------------===//
9 //
10 // This is the LLVM loop vectorizer. This pass modifies 'vectorizable' loops
11 // and generates target-independent LLVM-IR.
12 // The vectorizer uses the TargetTransformInfo analysis to estimate the costs
13 // of instructions in order to estimate the profitability of vectorization.
14 //
15 // The loop vectorizer combines consecutive loop iterations into a single
16 // 'wide' iteration. After this transformation the index is incremented
17 // by the SIMD vector width, and not by one.
18 //
19 // This pass has three parts:
20 // 1. The main loop pass that drives the different parts.
21 // 2. LoopVectorizationLegality - A unit that checks for the legality
22 //    of the vectorization.
23 // 3. InnerLoopVectorizer - A unit that performs the actual
24 //    widening of instructions.
25 // 4. LoopVectorizationCostModel - A unit that checks for the profitability
26 //    of vectorization. It decides on the optimal vector width, which
27 //    can be one, if vectorization is not profitable.
28 //
29 //===----------------------------------------------------------------------===//
30 //
31 // The reduction-variable vectorization is based on the paper:
32 //  D. Nuzman and R. Henderson. Multi-platform Auto-vectorization.
33 //
34 // Variable uniformity checks are inspired by:
35 //  Karrenberg, R. and Hack, S. Whole Function Vectorization.
36 //
37 // Other ideas/concepts are from:
38 //  A. Zaks and D. Nuzman. Autovectorization in GCC-two years later.
39 //
40 //  S. Maleki, Y. Gao, M. Garzaran, T. Wong and D. Padua.  An Evaluation of
41 //  Vectorizing Compilers.
42 //
43 //===----------------------------------------------------------------------===//
44
45 #define LV_NAME "loop-vectorize"
46 #define DEBUG_TYPE LV_NAME
47
48 #include "llvm/Transforms/Vectorize.h"
49 #include "llvm/ADT/DenseMap.h"
50 #include "llvm/ADT/EquivalenceClasses.h"
51 #include "llvm/ADT/Hashing.h"
52 #include "llvm/ADT/MapVector.h"
53 #include "llvm/ADT/SetVector.h"
54 #include "llvm/ADT/SmallPtrSet.h"
55 #include "llvm/ADT/SmallSet.h"
56 #include "llvm/ADT/SmallVector.h"
57 #include "llvm/ADT/StringExtras.h"
58 #include "llvm/Analysis/AliasAnalysis.h"
59 #include "llvm/Analysis/Dominators.h"
60 #include "llvm/Analysis/LoopInfo.h"
61 #include "llvm/Analysis/LoopIterator.h"
62 #include "llvm/Analysis/LoopPass.h"
63 #include "llvm/Analysis/ScalarEvolution.h"
64 #include "llvm/Analysis/ScalarEvolutionExpander.h"
65 #include "llvm/Analysis/ScalarEvolutionExpressions.h"
66 #include "llvm/Analysis/TargetTransformInfo.h"
67 #include "llvm/Analysis/ValueTracking.h"
68 #include "llvm/Analysis/Verifier.h"
69 #include "llvm/IR/Constants.h"
70 #include "llvm/IR/DataLayout.h"
71 #include "llvm/IR/DerivedTypes.h"
72 #include "llvm/IR/Function.h"
73 #include "llvm/IR/IRBuilder.h"
74 #include "llvm/IR/Instructions.h"
75 #include "llvm/IR/IntrinsicInst.h"
76 #include "llvm/IR/LLVMContext.h"
77 #include "llvm/IR/Module.h"
78 #include "llvm/IR/Type.h"
79 #include "llvm/IR/Value.h"
80 #include "llvm/Pass.h"
81 #include "llvm/Support/CommandLine.h"
82 #include "llvm/Support/Debug.h"
83 #include "llvm/Support/PatternMatch.h"
84 #include "llvm/Support/raw_ostream.h"
85 #include "llvm/Support/ValueHandle.h"
86 #include "llvm/Target/TargetLibraryInfo.h"
87 #include "llvm/Transforms/Scalar.h"
88 #include "llvm/Transforms/Utils/BasicBlockUtils.h"
89 #include "llvm/Transforms/Utils/Local.h"
90 #include <algorithm>
91 #include <map>
92
93 using namespace llvm;
94 using namespace llvm::PatternMatch;
95
96 static cl::opt<unsigned>
97 VectorizationFactor("force-vector-width", cl::init(0), cl::Hidden,
98                     cl::desc("Sets the SIMD width. Zero is autoselect."));
99
100 static cl::opt<unsigned>
101 VectorizationUnroll("force-vector-unroll", cl::init(0), cl::Hidden,
102                     cl::desc("Sets the vectorization unroll count. "
103                              "Zero is autoselect."));
104
105 static cl::opt<bool>
106 EnableIfConversion("enable-if-conversion", cl::init(true), cl::Hidden,
107                    cl::desc("Enable if-conversion during vectorization."));
108
109 /// We don't vectorize loops with a known constant trip count below this number.
110 static cl::opt<unsigned>
111 TinyTripCountVectorThreshold("vectorizer-min-trip-count", cl::init(16),
112                              cl::Hidden,
113                              cl::desc("Don't vectorize loops with a constant "
114                                       "trip count that is smaller than this "
115                                       "value."));
116
117 /// We don't unroll loops with a known constant trip count below this number.
118 static const unsigned TinyTripCountUnrollThreshold = 128;
119
120 /// When performing memory disambiguation checks at runtime do not make more
121 /// than this number of comparisons.
122 static const unsigned RuntimeMemoryCheckThreshold = 8;
123
124 /// Maximum simd width.
125 static const unsigned MaxVectorWidth = 64;
126
127 /// Maximum vectorization unroll count.
128 static const unsigned MaxUnrollFactor = 16;
129
130 /// The cost of a loop that is considered 'small' by the unroller.
131 static const unsigned SmallLoopCost = 20;
132
133 namespace {
134
135 // Forward declarations.
136 class LoopVectorizationLegality;
137 class LoopVectorizationCostModel;
138
139 /// InnerLoopVectorizer vectorizes loops which contain only one basic
140 /// block to a specified vectorization factor (VF).
141 /// This class performs the widening of scalars into vectors, or multiple
142 /// scalars. This class also implements the following features:
143 /// * It inserts an epilogue loop for handling loops that don't have iteration
144 ///   counts that are known to be a multiple of the vectorization factor.
145 /// * It handles the code generation for reduction variables.
146 /// * Scalarization (implementation using scalars) of un-vectorizable
147 ///   instructions.
148 /// InnerLoopVectorizer does not perform any vectorization-legality
149 /// checks, and relies on the caller to check for the different legality
150 /// aspects. The InnerLoopVectorizer relies on the
151 /// LoopVectorizationLegality class to provide information about the induction
152 /// and reduction variables that were found to a given vectorization factor.
153 class InnerLoopVectorizer {
154 public:
155   InnerLoopVectorizer(Loop *OrigLoop, ScalarEvolution *SE, LoopInfo *LI,
156                       DominatorTree *DT, DataLayout *DL,
157                       const TargetLibraryInfo *TLI, unsigned VecWidth,
158                       unsigned UnrollFactor)
159       : OrigLoop(OrigLoop), SE(SE), LI(LI), DT(DT), DL(DL), TLI(TLI),
160         VF(VecWidth), UF(UnrollFactor), Builder(SE->getContext()), Induction(0),
161         OldInduction(0), WidenMap(UnrollFactor) {}
162
163   // Perform the actual loop widening (vectorization).
164   void vectorize(LoopVectorizationLegality *Legal) {
165     // Create a new empty loop. Unlink the old loop and connect the new one.
166     createEmptyLoop(Legal);
167     // Widen each instruction in the old loop to a new one in the new loop.
168     // Use the Legality module to find the induction and reduction variables.
169     vectorizeLoop(Legal);
170     // Register the new loop and update the analysis passes.
171     updateAnalysis();
172   }
173
174   virtual ~InnerLoopVectorizer() {}
175
176 protected:
177   /// A small list of PHINodes.
178   typedef SmallVector<PHINode*, 4> PhiVector;
179   /// When we unroll loops we have multiple vector values for each scalar.
180   /// This data structure holds the unrolled and vectorized values that
181   /// originated from one scalar instruction.
182   typedef SmallVector<Value*, 2> VectorParts;
183
184   // When we if-convert we need create edge masks. We have to cache values so
185   // that we don't end up with exponential recursion/IR.
186   typedef DenseMap<std::pair<BasicBlock*, BasicBlock*>,
187                    VectorParts> EdgeMaskCache;
188
189   /// Add code that checks at runtime if the accessed arrays overlap.
190   /// Returns the comparator value or NULL if no check is needed.
191   Instruction *addRuntimeCheck(LoopVectorizationLegality *Legal,
192                                Instruction *Loc);
193   /// Create an empty loop, based on the loop ranges of the old loop.
194   void createEmptyLoop(LoopVectorizationLegality *Legal);
195   /// Copy and widen the instructions from the old loop.
196   virtual void vectorizeLoop(LoopVectorizationLegality *Legal);
197
198   /// \brief The Loop exit block may have single value PHI nodes where the
199   /// incoming value is 'Undef'. While vectorizing we only handled real values
200   /// that were defined inside the loop. Here we fix the 'undef case'.
201   /// See PR14725.
202   void fixLCSSAPHIs();
203
204   /// A helper function that computes the predicate of the block BB, assuming
205   /// that the header block of the loop is set to True. It returns the *entry*
206   /// mask for the block BB.
207   VectorParts createBlockInMask(BasicBlock *BB);
208   /// A helper function that computes the predicate of the edge between SRC
209   /// and DST.
210   VectorParts createEdgeMask(BasicBlock *Src, BasicBlock *Dst);
211
212   /// A helper function to vectorize a single BB within the innermost loop.
213   void vectorizeBlockInLoop(LoopVectorizationLegality *Legal, BasicBlock *BB,
214                             PhiVector *PV);
215
216   /// Vectorize a single PHINode in a block. This method handles the induction
217   /// variable canonicalization. It supports both VF = 1 for unrolled loops and
218   /// arbitrary length vectors.
219   void widenPHIInstruction(Instruction *PN, VectorParts &Entry,
220                            LoopVectorizationLegality *Legal,
221                            unsigned UF, unsigned VF, PhiVector *PV);
222
223   /// Insert the new loop to the loop hierarchy and pass manager
224   /// and update the analysis passes.
225   void updateAnalysis();
226
227   /// This instruction is un-vectorizable. Implement it as a sequence
228   /// of scalars.
229   virtual void scalarizeInstruction(Instruction *Instr);
230
231   /// Vectorize Load and Store instructions,
232   virtual void vectorizeMemoryInstruction(Instruction *Instr,
233                                   LoopVectorizationLegality *Legal);
234
235   /// Create a broadcast instruction. This method generates a broadcast
236   /// instruction (shuffle) for loop invariant values and for the induction
237   /// value. If this is the induction variable then we extend it to N, N+1, ...
238   /// this is needed because each iteration in the loop corresponds to a SIMD
239   /// element.
240   virtual Value *getBroadcastInstrs(Value *V);
241
242   /// This function adds 0, 1, 2 ... to each vector element, starting at zero.
243   /// If Negate is set then negative numbers are added e.g. (0, -1, -2, ...).
244   /// The sequence starts at StartIndex.
245   virtual Value *getConsecutiveVector(Value* Val, int StartIdx, bool Negate);
246
247   /// When we go over instructions in the basic block we rely on previous
248   /// values within the current basic block or on loop invariant values.
249   /// When we widen (vectorize) values we place them in the map. If the values
250   /// are not within the map, they have to be loop invariant, so we simply
251   /// broadcast them into a vector.
252   VectorParts &getVectorValue(Value *V);
253
254   /// Generate a shuffle sequence that will reverse the vector Vec.
255   virtual Value *reverseVector(Value *Vec);
256
257   /// This is a helper class that holds the vectorizer state. It maps scalar
258   /// instructions to vector instructions. When the code is 'unrolled' then
259   /// then a single scalar value is mapped to multiple vector parts. The parts
260   /// are stored in the VectorPart type.
261   struct ValueMap {
262     /// C'tor.  UnrollFactor controls the number of vectors ('parts') that
263     /// are mapped.
264     ValueMap(unsigned UnrollFactor) : UF(UnrollFactor) {}
265
266     /// \return True if 'Key' is saved in the Value Map.
267     bool has(Value *Key) const { return MapStorage.count(Key); }
268
269     /// Initializes a new entry in the map. Sets all of the vector parts to the
270     /// save value in 'Val'.
271     /// \return A reference to a vector with splat values.
272     VectorParts &splat(Value *Key, Value *Val) {
273       VectorParts &Entry = MapStorage[Key];
274       Entry.assign(UF, Val);
275       return Entry;
276     }
277
278     ///\return A reference to the value that is stored at 'Key'.
279     VectorParts &get(Value *Key) {
280       VectorParts &Entry = MapStorage[Key];
281       if (Entry.empty())
282         Entry.resize(UF);
283       assert(Entry.size() == UF);
284       return Entry;
285     }
286
287   private:
288     /// The unroll factor. Each entry in the map stores this number of vector
289     /// elements.
290     unsigned UF;
291
292     /// Map storage. We use std::map and not DenseMap because insertions to a
293     /// dense map invalidates its iterators.
294     std::map<Value *, VectorParts> MapStorage;
295   };
296
297   /// The original loop.
298   Loop *OrigLoop;
299   /// Scev analysis to use.
300   ScalarEvolution *SE;
301   /// Loop Info.
302   LoopInfo *LI;
303   /// Dominator Tree.
304   DominatorTree *DT;
305   /// Data Layout.
306   DataLayout *DL;
307   /// Target Library Info.
308   const TargetLibraryInfo *TLI;
309
310   /// The vectorization SIMD factor to use. Each vector will have this many
311   /// vector elements.
312   unsigned VF;
313
314 protected:
315   /// The vectorization unroll factor to use. Each scalar is vectorized to this
316   /// many different vector instructions.
317   unsigned UF;
318
319   /// The builder that we use
320   IRBuilder<> Builder;
321
322   // --- Vectorization state ---
323
324   /// The vector-loop preheader.
325   BasicBlock *LoopVectorPreHeader;
326   /// The scalar-loop preheader.
327   BasicBlock *LoopScalarPreHeader;
328   /// Middle Block between the vector and the scalar.
329   BasicBlock *LoopMiddleBlock;
330   ///The ExitBlock of the scalar loop.
331   BasicBlock *LoopExitBlock;
332   ///The vector loop body.
333   BasicBlock *LoopVectorBody;
334   ///The scalar loop body.
335   BasicBlock *LoopScalarBody;
336   /// A list of all bypass blocks. The first block is the entry of the loop.
337   SmallVector<BasicBlock *, 4> LoopBypassBlocks;
338
339   /// The new Induction variable which was added to the new block.
340   PHINode *Induction;
341   /// The induction variable of the old basic block.
342   PHINode *OldInduction;
343   /// Holds the extended (to the widest induction type) start index.
344   Value *ExtendedIdx;
345   /// Maps scalars to widened vectors.
346   ValueMap WidenMap;
347   EdgeMaskCache MaskCache;
348 };
349
350 class InnerLoopUnroller : public InnerLoopVectorizer {
351 public:
352   InnerLoopUnroller(Loop *OrigLoop, ScalarEvolution *SE, LoopInfo *LI,
353                     DominatorTree *DT, DataLayout *DL,
354                     const TargetLibraryInfo *TLI, unsigned UnrollFactor) :
355     InnerLoopVectorizer(OrigLoop, SE, LI, DT, DL, TLI, 1, UnrollFactor) { }
356
357 private:
358   virtual void scalarizeInstruction(Instruction *Instr);
359   virtual void vectorizeMemoryInstruction(Instruction *Instr,
360                                           LoopVectorizationLegality *Legal);
361   virtual Value *getBroadcastInstrs(Value *V);
362   virtual Value *getConsecutiveVector(Value* Val, int StartIdx, bool Negate);
363   virtual Value *reverseVector(Value *Vec);
364 };
365
366 /// \brief Look for a meaningful debug location on the instruction or it's
367 /// operands.
368 static Instruction *getDebugLocFromInstOrOperands(Instruction *I) {
369   if (!I)
370     return I;
371
372   DebugLoc Empty;
373   if (I->getDebugLoc() != Empty)
374     return I;
375
376   for (User::op_iterator OI = I->op_begin(), OE = I->op_end(); OI != OE; ++OI) {
377     if (Instruction *OpInst = dyn_cast<Instruction>(*OI))
378       if (OpInst->getDebugLoc() != Empty)
379         return OpInst;
380   }
381
382   return I;
383 }
384
385 /// \brief Set the debug location in the builder using the debug location in the
386 /// instruction.
387 static void setDebugLocFromInst(IRBuilder<> &B, const Value *Ptr) {
388   if (const Instruction *Inst = dyn_cast_or_null<Instruction>(Ptr))
389     B.SetCurrentDebugLocation(Inst->getDebugLoc());
390   else
391     B.SetCurrentDebugLocation(DebugLoc());
392 }
393
394 /// LoopVectorizationLegality checks if it is legal to vectorize a loop, and
395 /// to what vectorization factor.
396 /// This class does not look at the profitability of vectorization, only the
397 /// legality. This class has two main kinds of checks:
398 /// * Memory checks - The code in canVectorizeMemory checks if vectorization
399 ///   will change the order of memory accesses in a way that will change the
400 ///   correctness of the program.
401 /// * Scalars checks - The code in canVectorizeInstrs and canVectorizeMemory
402 /// checks for a number of different conditions, such as the availability of a
403 /// single induction variable, that all types are supported and vectorize-able,
404 /// etc. This code reflects the capabilities of InnerLoopVectorizer.
405 /// This class is also used by InnerLoopVectorizer for identifying
406 /// induction variable and the different reduction variables.
407 class LoopVectorizationLegality {
408 public:
409   LoopVectorizationLegality(Loop *L, ScalarEvolution *SE, DataLayout *DL,
410                             DominatorTree *DT, TargetLibraryInfo *TLI)
411       : TheLoop(L), SE(SE), DL(DL), DT(DT), TLI(TLI),
412         Induction(0), WidestIndTy(0), HasFunNoNaNAttr(false),
413         MaxSafeDepDistBytes(-1U) {}
414
415   /// This enum represents the kinds of reductions that we support.
416   enum ReductionKind {
417     RK_NoReduction, ///< Not a reduction.
418     RK_IntegerAdd,  ///< Sum of integers.
419     RK_IntegerMult, ///< Product of integers.
420     RK_IntegerOr,   ///< Bitwise or logical OR of numbers.
421     RK_IntegerAnd,  ///< Bitwise or logical AND of numbers.
422     RK_IntegerXor,  ///< Bitwise or logical XOR of numbers.
423     RK_IntegerMinMax, ///< Min/max implemented in terms of select(cmp()).
424     RK_FloatAdd,    ///< Sum of floats.
425     RK_FloatMult,   ///< Product of floats.
426     RK_FloatMinMax  ///< Min/max implemented in terms of select(cmp()).
427   };
428
429   /// This enum represents the kinds of inductions that we support.
430   enum InductionKind {
431     IK_NoInduction,         ///< Not an induction variable.
432     IK_IntInduction,        ///< Integer induction variable. Step = 1.
433     IK_ReverseIntInduction, ///< Reverse int induction variable. Step = -1.
434     IK_PtrInduction,        ///< Pointer induction var. Step = sizeof(elem).
435     IK_ReversePtrInduction  ///< Reverse ptr indvar. Step = - sizeof(elem).
436   };
437
438   // This enum represents the kind of minmax reduction.
439   enum MinMaxReductionKind {
440     MRK_Invalid,
441     MRK_UIntMin,
442     MRK_UIntMax,
443     MRK_SIntMin,
444     MRK_SIntMax,
445     MRK_FloatMin,
446     MRK_FloatMax
447   };
448
449   /// This struct holds information about reduction variables.
450   struct ReductionDescriptor {
451     ReductionDescriptor() : StartValue(0), LoopExitInstr(0),
452       Kind(RK_NoReduction), MinMaxKind(MRK_Invalid) {}
453
454     ReductionDescriptor(Value *Start, Instruction *Exit, ReductionKind K,
455                         MinMaxReductionKind MK)
456         : StartValue(Start), LoopExitInstr(Exit), Kind(K), MinMaxKind(MK) {}
457
458     // The starting value of the reduction.
459     // It does not have to be zero!
460     TrackingVH<Value> StartValue;
461     // The instruction who's value is used outside the loop.
462     Instruction *LoopExitInstr;
463     // The kind of the reduction.
464     ReductionKind Kind;
465     // If this a min/max reduction the kind of reduction.
466     MinMaxReductionKind MinMaxKind;
467   };
468
469   /// This POD struct holds information about a potential reduction operation.
470   struct ReductionInstDesc {
471     ReductionInstDesc(bool IsRedux, Instruction *I) :
472       IsReduction(IsRedux), PatternLastInst(I), MinMaxKind(MRK_Invalid) {}
473
474     ReductionInstDesc(Instruction *I, MinMaxReductionKind K) :
475       IsReduction(true), PatternLastInst(I), MinMaxKind(K) {}
476
477     // Is this instruction a reduction candidate.
478     bool IsReduction;
479     // The last instruction in a min/max pattern (select of the select(icmp())
480     // pattern), or the current reduction instruction otherwise.
481     Instruction *PatternLastInst;
482     // If this is a min/max pattern the comparison predicate.
483     MinMaxReductionKind MinMaxKind;
484   };
485
486   /// This struct holds information about the memory runtime legality
487   /// check that a group of pointers do not overlap.
488   struct RuntimePointerCheck {
489     RuntimePointerCheck() : Need(false) {}
490
491     /// Reset the state of the pointer runtime information.
492     void reset() {
493       Need = false;
494       Pointers.clear();
495       Starts.clear();
496       Ends.clear();
497       IsWritePtr.clear();
498       DependencySetId.clear();
499     }
500
501     /// Insert a pointer and calculate the start and end SCEVs.
502     void insert(ScalarEvolution *SE, Loop *Lp, Value *Ptr, bool WritePtr,
503                 unsigned DepSetId);
504
505     /// This flag indicates if we need to add the runtime check.
506     bool Need;
507     /// Holds the pointers that we need to check.
508     SmallVector<TrackingVH<Value>, 2> Pointers;
509     /// Holds the pointer value at the beginning of the loop.
510     SmallVector<const SCEV*, 2> Starts;
511     /// Holds the pointer value at the end of the loop.
512     SmallVector<const SCEV*, 2> Ends;
513     /// Holds the information if this pointer is used for writing to memory.
514     SmallVector<bool, 2> IsWritePtr;
515     /// Holds the id of the set of pointers that could be dependent because of a
516     /// shared underlying object.
517     SmallVector<unsigned, 2> DependencySetId;
518   };
519
520   /// A struct for saving information about induction variables.
521   struct InductionInfo {
522     InductionInfo(Value *Start, InductionKind K) : StartValue(Start), IK(K) {}
523     InductionInfo() : StartValue(0), IK(IK_NoInduction) {}
524     /// Start value.
525     TrackingVH<Value> StartValue;
526     /// Induction kind.
527     InductionKind IK;
528   };
529
530   /// ReductionList contains the reduction descriptors for all
531   /// of the reductions that were found in the loop.
532   typedef DenseMap<PHINode*, ReductionDescriptor> ReductionList;
533
534   /// InductionList saves induction variables and maps them to the
535   /// induction descriptor.
536   typedef MapVector<PHINode*, InductionInfo> InductionList;
537
538   /// Returns true if it is legal to vectorize this loop.
539   /// This does not mean that it is profitable to vectorize this
540   /// loop, only that it is legal to do so.
541   bool canVectorize();
542
543   /// Returns the Induction variable.
544   PHINode *getInduction() { return Induction; }
545
546   /// Returns the reduction variables found in the loop.
547   ReductionList *getReductionVars() { return &Reductions; }
548
549   /// Returns the induction variables found in the loop.
550   InductionList *getInductionVars() { return &Inductions; }
551
552   /// Returns the widest induction type.
553   Type *getWidestInductionType() { return WidestIndTy; }
554
555   /// Returns True if V is an induction variable in this loop.
556   bool isInductionVariable(const Value *V);
557
558   /// Return true if the block BB needs to be predicated in order for the loop
559   /// to be vectorized.
560   bool blockNeedsPredication(BasicBlock *BB);
561
562   /// Check if this  pointer is consecutive when vectorizing. This happens
563   /// when the last index of the GEP is the induction variable, or that the
564   /// pointer itself is an induction variable.
565   /// This check allows us to vectorize A[idx] into a wide load/store.
566   /// Returns:
567   /// 0 - Stride is unknown or non-consecutive.
568   /// 1 - Address is consecutive.
569   /// -1 - Address is consecutive, and decreasing.
570   int isConsecutivePtr(Value *Ptr);
571
572   /// Returns true if the value V is uniform within the loop.
573   bool isUniform(Value *V);
574
575   /// Returns true if this instruction will remain scalar after vectorization.
576   bool isUniformAfterVectorization(Instruction* I) { return Uniforms.count(I); }
577
578   /// Returns the information that we collected about runtime memory check.
579   RuntimePointerCheck *getRuntimePointerCheck() { return &PtrRtCheck; }
580
581   /// This function returns the identity element (or neutral element) for
582   /// the operation K.
583   static Constant *getReductionIdentity(ReductionKind K, Type *Tp);
584
585   unsigned getMaxSafeDepDistBytes() { return MaxSafeDepDistBytes; }
586
587 private:
588   /// Check if a single basic block loop is vectorizable.
589   /// At this point we know that this is a loop with a constant trip count
590   /// and we only need to check individual instructions.
591   bool canVectorizeInstrs();
592
593   /// When we vectorize loops we may change the order in which
594   /// we read and write from memory. This method checks if it is
595   /// legal to vectorize the code, considering only memory constrains.
596   /// Returns true if the loop is vectorizable
597   bool canVectorizeMemory();
598
599   /// Return true if we can vectorize this loop using the IF-conversion
600   /// transformation.
601   bool canVectorizeWithIfConvert();
602
603   /// Collect the variables that need to stay uniform after vectorization.
604   void collectLoopUniforms();
605
606   /// Return true if all of the instructions in the block can be speculatively
607   /// executed. \p SafePtrs is a list of addresses that are known to be legal
608   /// and we know that we can read from them without segfault.
609   bool blockCanBePredicated(BasicBlock *BB, SmallPtrSet<Value *, 8>& SafePtrs);
610
611   /// Returns True, if 'Phi' is the kind of reduction variable for type
612   /// 'Kind'. If this is a reduction variable, it adds it to ReductionList.
613   bool AddReductionVar(PHINode *Phi, ReductionKind Kind);
614   /// Returns a struct describing if the instruction 'I' can be a reduction
615   /// variable of type 'Kind'. If the reduction is a min/max pattern of
616   /// select(icmp()) this function advances the instruction pointer 'I' from the
617   /// compare instruction to the select instruction and stores this pointer in
618   /// 'PatternLastInst' member of the returned struct.
619   ReductionInstDesc isReductionInstr(Instruction *I, ReductionKind Kind,
620                                      ReductionInstDesc &Desc);
621   /// Returns true if the instruction is a Select(ICmp(X, Y), X, Y) instruction
622   /// pattern corresponding to a min(X, Y) or max(X, Y).
623   static ReductionInstDesc isMinMaxSelectCmpPattern(Instruction *I,
624                                                     ReductionInstDesc &Prev);
625   /// Returns the induction kind of Phi. This function may return NoInduction
626   /// if the PHI is not an induction variable.
627   InductionKind isInductionVariable(PHINode *Phi);
628
629   /// The loop that we evaluate.
630   Loop *TheLoop;
631   /// Scev analysis.
632   ScalarEvolution *SE;
633   /// DataLayout analysis.
634   DataLayout *DL;
635   /// Dominators.
636   DominatorTree *DT;
637   /// Target Library Info.
638   TargetLibraryInfo *TLI;
639
640   //  ---  vectorization state --- //
641
642   /// Holds the integer induction variable. This is the counter of the
643   /// loop.
644   PHINode *Induction;
645   /// Holds the reduction variables.
646   ReductionList Reductions;
647   /// Holds all of the induction variables that we found in the loop.
648   /// Notice that inductions don't need to start at zero and that induction
649   /// variables can be pointers.
650   InductionList Inductions;
651   /// Holds the widest induction type encountered.
652   Type *WidestIndTy;
653
654   /// Allowed outside users. This holds the reduction
655   /// vars which can be accessed from outside the loop.
656   SmallPtrSet<Value*, 4> AllowedExit;
657   /// This set holds the variables which are known to be uniform after
658   /// vectorization.
659   SmallPtrSet<Instruction*, 4> Uniforms;
660   /// We need to check that all of the pointers in this list are disjoint
661   /// at runtime.
662   RuntimePointerCheck PtrRtCheck;
663   /// Can we assume the absence of NaNs.
664   bool HasFunNoNaNAttr;
665
666   unsigned MaxSafeDepDistBytes;
667 };
668
669 /// LoopVectorizationCostModel - estimates the expected speedups due to
670 /// vectorization.
671 /// In many cases vectorization is not profitable. This can happen because of
672 /// a number of reasons. In this class we mainly attempt to predict the
673 /// expected speedup/slowdowns due to the supported instruction set. We use the
674 /// TargetTransformInfo to query the different backends for the cost of
675 /// different operations.
676 class LoopVectorizationCostModel {
677 public:
678   LoopVectorizationCostModel(Loop *L, ScalarEvolution *SE, LoopInfo *LI,
679                              LoopVectorizationLegality *Legal,
680                              const TargetTransformInfo &TTI,
681                              DataLayout *DL, const TargetLibraryInfo *TLI)
682       : TheLoop(L), SE(SE), LI(LI), Legal(Legal), TTI(TTI), DL(DL), TLI(TLI) {}
683
684   /// Information about vectorization costs
685   struct VectorizationFactor {
686     unsigned Width; // Vector width with best cost
687     unsigned Cost; // Cost of the loop with that width
688   };
689   /// \return The most profitable vectorization factor and the cost of that VF.
690   /// This method checks every power of two up to VF. If UserVF is not ZERO
691   /// then this vectorization factor will be selected if vectorization is
692   /// possible.
693   VectorizationFactor selectVectorizationFactor(bool OptForSize,
694                                                 unsigned UserVF);
695
696   /// \return The size (in bits) of the widest type in the code that
697   /// needs to be vectorized. We ignore values that remain scalar such as
698   /// 64 bit loop indices.
699   unsigned getWidestType();
700
701   /// \return The most profitable unroll factor.
702   /// If UserUF is non-zero then this method finds the best unroll-factor
703   /// based on register pressure and other parameters.
704   /// VF and LoopCost are the selected vectorization factor and the cost of the
705   /// selected VF.
706   unsigned selectUnrollFactor(bool OptForSize, unsigned UserUF, unsigned VF,
707                               unsigned LoopCost);
708
709   /// \brief A struct that represents some properties of the register usage
710   /// of a loop.
711   struct RegisterUsage {
712     /// Holds the number of loop invariant values that are used in the loop.
713     unsigned LoopInvariantRegs;
714     /// Holds the maximum number of concurrent live intervals in the loop.
715     unsigned MaxLocalUsers;
716     /// Holds the number of instructions in the loop.
717     unsigned NumInstructions;
718   };
719
720   /// \return  information about the register usage of the loop.
721   RegisterUsage calculateRegisterUsage();
722
723 private:
724   /// Returns the expected execution cost. The unit of the cost does
725   /// not matter because we use the 'cost' units to compare different
726   /// vector widths. The cost that is returned is *not* normalized by
727   /// the factor width.
728   unsigned expectedCost(unsigned VF);
729
730   /// Returns the execution time cost of an instruction for a given vector
731   /// width. Vector width of one means scalar.
732   unsigned getInstructionCost(Instruction *I, unsigned VF);
733
734   /// A helper function for converting Scalar types to vector types.
735   /// If the incoming type is void, we return void. If the VF is 1, we return
736   /// the scalar type.
737   static Type* ToVectorTy(Type *Scalar, unsigned VF);
738
739   /// Returns whether the instruction is a load or store and will be a emitted
740   /// as a vector operation.
741   bool isConsecutiveLoadOrStore(Instruction *I);
742
743   /// The loop that we evaluate.
744   Loop *TheLoop;
745   /// Scev analysis.
746   ScalarEvolution *SE;
747   /// Loop Info analysis.
748   LoopInfo *LI;
749   /// Vectorization legality.
750   LoopVectorizationLegality *Legal;
751   /// Vector target information.
752   const TargetTransformInfo &TTI;
753   /// Target data layout information.
754   DataLayout *DL;
755   /// Target Library Info.
756   const TargetLibraryInfo *TLI;
757 };
758
759 /// Utility class for getting and setting loop vectorizer hints in the form
760 /// of loop metadata.
761 struct LoopVectorizeHints {
762   /// Vectorization width.
763   unsigned Width;
764   /// Vectorization unroll factor.
765   unsigned Unroll;
766   /// Vectorization forced (-1 not selected, 0 force disabled, 1 force enabled)
767   int Force;
768
769   LoopVectorizeHints(const Loop *L, bool DisableUnrolling)
770   : Width(VectorizationFactor)
771   , Unroll(DisableUnrolling ? 1 : VectorizationUnroll)
772   , Force(-1)
773   , LoopID(L->getLoopID()) {
774     getHints(L);
775     // The command line options override any loop metadata except for when
776     // width == 1 which is used to indicate the loop is already vectorized.
777     if (VectorizationFactor.getNumOccurrences() > 0 && Width != 1)
778       Width = VectorizationFactor;
779     if (VectorizationUnroll.getNumOccurrences() > 0)
780       Unroll = VectorizationUnroll;
781
782     DEBUG(if (DisableUnrolling && Unroll == 1)
783             dbgs() << "LV: Unrolling disabled by the pass manager\n");
784   }
785
786   /// Return the loop vectorizer metadata prefix.
787   static StringRef Prefix() { return "llvm.vectorizer."; }
788
789   MDNode *createHint(LLVMContext &Context, StringRef Name, unsigned V) {
790     SmallVector<Value*, 2> Vals;
791     Vals.push_back(MDString::get(Context, Name));
792     Vals.push_back(ConstantInt::get(Type::getInt32Ty(Context), V));
793     return MDNode::get(Context, Vals);
794   }
795
796   /// Mark the loop L as already vectorized by setting the width to 1.
797   void setAlreadyVectorized(Loop *L) {
798     LLVMContext &Context = L->getHeader()->getContext();
799
800     Width = 1;
801
802     // Create a new loop id with one more operand for the already_vectorized
803     // hint. If the loop already has a loop id then copy the existing operands.
804     SmallVector<Value*, 4> Vals(1);
805     if (LoopID)
806       for (unsigned i = 1, ie = LoopID->getNumOperands(); i < ie; ++i)
807         Vals.push_back(LoopID->getOperand(i));
808
809     Vals.push_back(createHint(Context, Twine(Prefix(), "width").str(), Width));
810     Vals.push_back(createHint(Context, Twine(Prefix(), "unroll").str(), 1));
811
812     MDNode *NewLoopID = MDNode::get(Context, Vals);
813     // Set operand 0 to refer to the loop id itself.
814     NewLoopID->replaceOperandWith(0, NewLoopID);
815
816     L->setLoopID(NewLoopID);
817     if (LoopID)
818       LoopID->replaceAllUsesWith(NewLoopID);
819
820     LoopID = NewLoopID;
821   }
822
823 private:
824   MDNode *LoopID;
825
826   /// Find hints specified in the loop metadata.
827   void getHints(const Loop *L) {
828     if (!LoopID)
829       return;
830
831     // First operand should refer to the loop id itself.
832     assert(LoopID->getNumOperands() > 0 && "requires at least one operand");
833     assert(LoopID->getOperand(0) == LoopID && "invalid loop id");
834
835     for (unsigned i = 1, ie = LoopID->getNumOperands(); i < ie; ++i) {
836       const MDString *S = 0;
837       SmallVector<Value*, 4> Args;
838
839       // The expected hint is either a MDString or a MDNode with the first
840       // operand a MDString.
841       if (const MDNode *MD = dyn_cast<MDNode>(LoopID->getOperand(i))) {
842         if (!MD || MD->getNumOperands() == 0)
843           continue;
844         S = dyn_cast<MDString>(MD->getOperand(0));
845         for (unsigned i = 1, ie = MD->getNumOperands(); i < ie; ++i)
846           Args.push_back(MD->getOperand(i));
847       } else {
848         S = dyn_cast<MDString>(LoopID->getOperand(i));
849         assert(Args.size() == 0 && "too many arguments for MDString");
850       }
851
852       if (!S)
853         continue;
854
855       // Check if the hint starts with the vectorizer prefix.
856       StringRef Hint = S->getString();
857       if (!Hint.startswith(Prefix()))
858         continue;
859       // Remove the prefix.
860       Hint = Hint.substr(Prefix().size(), StringRef::npos);
861
862       if (Args.size() == 1)
863         getHint(Hint, Args[0]);
864     }
865   }
866
867   // Check string hint with one operand.
868   void getHint(StringRef Hint, Value *Arg) {
869     const ConstantInt *C = dyn_cast<ConstantInt>(Arg);
870     if (!C) return;
871     unsigned Val = C->getZExtValue();
872
873     if (Hint == "width") {
874       if (isPowerOf2_32(Val) && Val <= MaxVectorWidth)
875         Width = Val;
876       else
877         DEBUG(dbgs() << "LV: ignoring invalid width hint metadata\n");
878     } else if (Hint == "unroll") {
879       if (isPowerOf2_32(Val) && Val <= MaxUnrollFactor)
880         Unroll = Val;
881       else
882         DEBUG(dbgs() << "LV: ignoring invalid unroll hint metadata\n");
883     } else if (Hint == "enable") {
884       if (C->getBitWidth() == 1)
885         Force = Val;
886       else
887         DEBUG(dbgs() << "LV: ignoring invalid enable hint metadata\n");
888     } else {
889       DEBUG(dbgs() << "LV: ignoring unknown hint " << Hint << '\n');
890     }
891   }
892 };
893
894 /// The LoopVectorize Pass.
895 struct LoopVectorize : public LoopPass {
896   /// Pass identification, replacement for typeid
897   static char ID;
898
899   explicit LoopVectorize(bool NoUnrolling = false, bool AlwaysVectorize = true)
900     : LoopPass(ID),
901       DisableUnrolling(NoUnrolling),
902       AlwaysVectorize(AlwaysVectorize) {
903     initializeLoopVectorizePass(*PassRegistry::getPassRegistry());
904   }
905
906   ScalarEvolution *SE;
907   DataLayout *DL;
908   LoopInfo *LI;
909   TargetTransformInfo *TTI;
910   DominatorTree *DT;
911   TargetLibraryInfo *TLI;
912   bool DisableUnrolling;
913   bool AlwaysVectorize;
914
915   virtual bool runOnLoop(Loop *L, LPPassManager &LPM) {
916     // We only vectorize innermost loops.
917     if (!L->empty())
918       return false;
919
920     SE = &getAnalysis<ScalarEvolution>();
921     DL = getAnalysisIfAvailable<DataLayout>();
922     LI = &getAnalysis<LoopInfo>();
923     TTI = &getAnalysis<TargetTransformInfo>();
924     DT = &getAnalysis<DominatorTree>();
925     TLI = getAnalysisIfAvailable<TargetLibraryInfo>();
926
927     // If the target claims to have no vector registers don't attempt
928     // vectorization.
929     if (!TTI->getNumberOfRegisters(true))
930       return false;
931
932     if (DL == NULL) {
933       DEBUG(dbgs() << "LV: Not vectorizing: Missing data layout\n");
934       return false;
935     }
936
937     DEBUG(dbgs() << "LV: Checking a loop in \"" <<
938           L->getHeader()->getParent()->getName() << "\"\n");
939
940     LoopVectorizeHints Hints(L, DisableUnrolling);
941
942     if (Hints.Force == 0) {
943       DEBUG(dbgs() << "LV: Not vectorizing: #pragma vectorize disable.\n");
944       return false;
945     }
946
947     if (!AlwaysVectorize && Hints.Force != 1) {
948       DEBUG(dbgs() << "LV: Not vectorizing: No #pragma vectorize enable.\n");
949       return false;
950     }
951
952     if (Hints.Width == 1 && Hints.Unroll == 1) {
953       DEBUG(dbgs() << "LV: Not vectorizing: Disabled/already vectorized.\n");
954       return false;
955     }
956
957     // Check if it is legal to vectorize the loop.
958     LoopVectorizationLegality LVL(L, SE, DL, DT, TLI);
959     if (!LVL.canVectorize()) {
960       DEBUG(dbgs() << "LV: Not vectorizing: Cannot prove legality.\n");
961       return false;
962     }
963
964     // Use the cost model.
965     LoopVectorizationCostModel CM(L, SE, LI, &LVL, *TTI, DL, TLI);
966
967     // Check the function attributes to find out if this function should be
968     // optimized for size.
969     Function *F = L->getHeader()->getParent();
970     Attribute::AttrKind SzAttr = Attribute::OptimizeForSize;
971     Attribute::AttrKind FlAttr = Attribute::NoImplicitFloat;
972     unsigned FnIndex = AttributeSet::FunctionIndex;
973     bool OptForSize = Hints.Force != 1 &&
974                       F->getAttributes().hasAttribute(FnIndex, SzAttr);
975     bool NoFloat = F->getAttributes().hasAttribute(FnIndex, FlAttr);
976
977     if (NoFloat) {
978       DEBUG(dbgs() << "LV: Can't vectorize when the NoImplicitFloat"
979             "attribute is used.\n");
980       return false;
981     }
982
983     // Select the optimal vectorization factor.
984     LoopVectorizationCostModel::VectorizationFactor VF;
985     VF = CM.selectVectorizationFactor(OptForSize, Hints.Width);
986     // Select the unroll factor.
987     unsigned UF = CM.selectUnrollFactor(OptForSize, Hints.Unroll, VF.Width,
988                                         VF.Cost);
989
990     DEBUG(dbgs() << "LV: Found a vectorizable loop ("<< VF.Width << ") in "<<
991           F->getParent()->getModuleIdentifier() << '\n');
992     DEBUG(dbgs() << "LV: Unroll Factor is " << UF << '\n');
993
994     if (VF.Width == 1) {
995       DEBUG(dbgs() << "LV: Vectorization is possible but not beneficial.\n");
996       if (UF == 1)
997         return false;
998       DEBUG(dbgs() << "LV: Trying to at least unroll the loops.\n");
999       // We decided not to vectorize, but we may want to unroll.
1000       InnerLoopUnroller Unroller(L, SE, LI, DT, DL, TLI, UF);
1001       Unroller.vectorize(&LVL);
1002     } else {
1003       // If we decided that it is *legal* to vectorize the loop then do it.
1004       InnerLoopVectorizer LB(L, SE, LI, DT, DL, TLI, VF.Width, UF);
1005       LB.vectorize(&LVL);
1006     }
1007
1008     // Mark the loop as already vectorized to avoid vectorizing again.
1009     Hints.setAlreadyVectorized(L);
1010
1011     DEBUG(verifyFunction(*L->getHeader()->getParent()));
1012     return true;
1013   }
1014
1015   virtual void getAnalysisUsage(AnalysisUsage &AU) const {
1016     LoopPass::getAnalysisUsage(AU);
1017     AU.addRequiredID(LoopSimplifyID);
1018     AU.addRequiredID(LCSSAID);
1019     AU.addRequired<DominatorTree>();
1020     AU.addRequired<LoopInfo>();
1021     AU.addRequired<ScalarEvolution>();
1022     AU.addRequired<TargetTransformInfo>();
1023     AU.addPreserved<LoopInfo>();
1024     AU.addPreserved<DominatorTree>();
1025   }
1026
1027 };
1028
1029 } // end anonymous namespace
1030
1031 //===----------------------------------------------------------------------===//
1032 // Implementation of LoopVectorizationLegality, InnerLoopVectorizer and
1033 // LoopVectorizationCostModel.
1034 //===----------------------------------------------------------------------===//
1035
1036 void
1037 LoopVectorizationLegality::RuntimePointerCheck::insert(ScalarEvolution *SE,
1038                                                        Loop *Lp, Value *Ptr,
1039                                                        bool WritePtr,
1040                                                        unsigned DepSetId) {
1041   const SCEV *Sc = SE->getSCEV(Ptr);
1042   const SCEVAddRecExpr *AR = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Sc);
1043   assert(AR && "Invalid addrec expression");
1044   const SCEV *Ex = SE->getBackedgeTakenCount(Lp);
1045   const SCEV *ScEnd = AR->evaluateAtIteration(Ex, *SE);
1046   Pointers.push_back(Ptr);
1047   Starts.push_back(AR->getStart());
1048   Ends.push_back(ScEnd);
1049   IsWritePtr.push_back(WritePtr);
1050   DependencySetId.push_back(DepSetId);
1051 }
1052
1053 Value *InnerLoopVectorizer::getBroadcastInstrs(Value *V) {
1054   // We need to place the broadcast of invariant variables outside the loop.
1055   Instruction *Instr = dyn_cast<Instruction>(V);
1056   bool NewInstr = (Instr && Instr->getParent() == LoopVectorBody);
1057   bool Invariant = OrigLoop->isLoopInvariant(V) && !NewInstr;
1058
1059   // Place the code for broadcasting invariant variables in the new preheader.
1060   IRBuilder<>::InsertPointGuard Guard(Builder);
1061   if (Invariant)
1062     Builder.SetInsertPoint(LoopVectorPreHeader->getTerminator());
1063
1064   // Broadcast the scalar into all locations in the vector.
1065   Value *Shuf = Builder.CreateVectorSplat(VF, V, "broadcast");
1066
1067   return Shuf;
1068 }
1069
1070 Value *InnerLoopVectorizer::getConsecutiveVector(Value* Val, int StartIdx,
1071                                                  bool Negate) {
1072   assert(Val->getType()->isVectorTy() && "Must be a vector");
1073   assert(Val->getType()->getScalarType()->isIntegerTy() &&
1074          "Elem must be an integer");
1075   // Create the types.
1076   Type *ITy = Val->getType()->getScalarType();
1077   VectorType *Ty = cast<VectorType>(Val->getType());
1078   int VLen = Ty->getNumElements();
1079   SmallVector<Constant*, 8> Indices;
1080
1081   // Create a vector of consecutive numbers from zero to VF.
1082   for (int i = 0; i < VLen; ++i) {
1083     int64_t Idx = Negate ? (-i) : i;
1084     Indices.push_back(ConstantInt::get(ITy, StartIdx + Idx, Negate));
1085   }
1086
1087   // Add the consecutive indices to the vector value.
1088   Constant *Cv = ConstantVector::get(Indices);
1089   assert(Cv->getType() == Val->getType() && "Invalid consecutive vec");
1090   return Builder.CreateAdd(Val, Cv, "induction");
1091 }
1092
1093 /// \brief Find the operand of the GEP that should be checked for consecutive
1094 /// stores. This ignores trailing indices that have no effect on the final
1095 /// pointer.
1096 static unsigned getGEPInductionOperand(DataLayout *DL,
1097                                        const GetElementPtrInst *Gep) {
1098   unsigned LastOperand = Gep->getNumOperands() - 1;
1099   unsigned GEPAllocSize = DL->getTypeAllocSize(
1100       cast<PointerType>(Gep->getType()->getScalarType())->getElementType());
1101
1102   // Walk backwards and try to peel off zeros.
1103   while (LastOperand > 1 && match(Gep->getOperand(LastOperand), m_Zero())) {
1104     // Find the type we're currently indexing into.
1105     gep_type_iterator GEPTI = gep_type_begin(Gep);
1106     std::advance(GEPTI, LastOperand - 1);
1107
1108     // If it's a type with the same allocation size as the result of the GEP we
1109     // can peel off the zero index.
1110     if (DL->getTypeAllocSize(*GEPTI) != GEPAllocSize)
1111       break;
1112     --LastOperand;
1113   }
1114
1115   return LastOperand;
1116 }
1117
1118 int LoopVectorizationLegality::isConsecutivePtr(Value *Ptr) {
1119   assert(Ptr->getType()->isPointerTy() && "Unexpected non-ptr");
1120   // Make sure that the pointer does not point to structs.
1121   if (Ptr->getType()->getPointerElementType()->isAggregateType())
1122     return 0;
1123
1124   // If this value is a pointer induction variable we know it is consecutive.
1125   PHINode *Phi = dyn_cast_or_null<PHINode>(Ptr);
1126   if (Phi && Inductions.count(Phi)) {
1127     InductionInfo II = Inductions[Phi];
1128     if (IK_PtrInduction == II.IK)
1129       return 1;
1130     else if (IK_ReversePtrInduction == II.IK)
1131       return -1;
1132   }
1133
1134   GetElementPtrInst *Gep = dyn_cast_or_null<GetElementPtrInst>(Ptr);
1135   if (!Gep)
1136     return 0;
1137
1138   unsigned NumOperands = Gep->getNumOperands();
1139   Value *GpPtr = Gep->getPointerOperand();
1140   // If this GEP value is a consecutive pointer induction variable and all of
1141   // the indices are constant then we know it is consecutive. We can
1142   Phi = dyn_cast<PHINode>(GpPtr);
1143   if (Phi && Inductions.count(Phi)) {
1144
1145     // Make sure that the pointer does not point to structs.
1146     PointerType *GepPtrType = cast<PointerType>(GpPtr->getType());
1147     if (GepPtrType->getElementType()->isAggregateType())
1148       return 0;
1149
1150     // Make sure that all of the index operands are loop invariant.
1151     for (unsigned i = 1; i < NumOperands; ++i)
1152       if (!SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(Gep->getOperand(i)), TheLoop))
1153         return 0;
1154
1155     InductionInfo II = Inductions[Phi];
1156     if (IK_PtrInduction == II.IK)
1157       return 1;
1158     else if (IK_ReversePtrInduction == II.IK)
1159       return -1;
1160   }
1161
1162   unsigned InductionOperand = getGEPInductionOperand(DL, Gep);
1163
1164   // Check that all of the gep indices are uniform except for our induction
1165   // operand.
1166   for (unsigned i = 0; i != NumOperands; ++i)
1167     if (i != InductionOperand &&
1168         !SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(Gep->getOperand(i)), TheLoop))
1169       return 0;
1170
1171   // We can emit wide load/stores only if the last non-zero index is the
1172   // induction variable.
1173   const SCEV *Last = SE->getSCEV(Gep->getOperand(InductionOperand));
1174   if (const SCEVAddRecExpr *AR = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Last)) {
1175     const SCEV *Step = AR->getStepRecurrence(*SE);
1176
1177     // The memory is consecutive because the last index is consecutive
1178     // and all other indices are loop invariant.
1179     if (Step->isOne())
1180       return 1;
1181     if (Step->isAllOnesValue())
1182       return -1;
1183   }
1184
1185   return 0;
1186 }
1187
1188 bool LoopVectorizationLegality::isUniform(Value *V) {
1189   return (SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(V), TheLoop));
1190 }
1191
1192 InnerLoopVectorizer::VectorParts&
1193 InnerLoopVectorizer::getVectorValue(Value *V) {
1194   assert(V != Induction && "The new induction variable should not be used.");
1195   assert(!V->getType()->isVectorTy() && "Can't widen a vector");
1196
1197   // If we have this scalar in the map, return it.
1198   if (WidenMap.has(V))
1199     return WidenMap.get(V);
1200
1201   // If this scalar is unknown, assume that it is a constant or that it is
1202   // loop invariant. Broadcast V and save the value for future uses.
1203   Value *B = getBroadcastInstrs(V);
1204   return WidenMap.splat(V, B);
1205 }
1206
1207 Value *InnerLoopVectorizer::reverseVector(Value *Vec) {
1208   assert(Vec->getType()->isVectorTy() && "Invalid type");
1209   SmallVector<Constant*, 8> ShuffleMask;
1210   for (unsigned i = 0; i < VF; ++i)
1211     ShuffleMask.push_back(Builder.getInt32(VF - i - 1));
1212
1213   return Builder.CreateShuffleVector(Vec, UndefValue::get(Vec->getType()),
1214                                      ConstantVector::get(ShuffleMask),
1215                                      "reverse");
1216 }
1217
1218
1219 void InnerLoopVectorizer::vectorizeMemoryInstruction(Instruction *Instr,
1220                                              LoopVectorizationLegality *Legal) {
1221   // Attempt to issue a wide load.
1222   LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(Instr);
1223   StoreInst *SI = dyn_cast<StoreInst>(Instr);
1224
1225   assert((LI || SI) && "Invalid Load/Store instruction");
1226
1227   Type *ScalarDataTy = LI ? LI->getType() : SI->getValueOperand()->getType();
1228   Type *DataTy = VectorType::get(ScalarDataTy, VF);
1229   Value *Ptr = LI ? LI->getPointerOperand() : SI->getPointerOperand();
1230   unsigned Alignment = LI ? LI->getAlignment() : SI->getAlignment();
1231   // An alignment of 0 means target abi alignment. We need to use the scalar's
1232   // target abi alignment in such a case.
1233   if (!Alignment)
1234     Alignment = DL->getABITypeAlignment(ScalarDataTy);
1235   unsigned AddressSpace = Ptr->getType()->getPointerAddressSpace();
1236   unsigned ScalarAllocatedSize = DL->getTypeAllocSize(ScalarDataTy);
1237   unsigned VectorElementSize = DL->getTypeStoreSize(DataTy)/VF;
1238
1239   if (ScalarAllocatedSize != VectorElementSize)
1240     return scalarizeInstruction(Instr);
1241
1242   // If the pointer is loop invariant or if it is non-consecutive,
1243   // scalarize the load.
1244   int ConsecutiveStride = Legal->isConsecutivePtr(Ptr);
1245   bool Reverse = ConsecutiveStride < 0;
1246   bool UniformLoad = LI && Legal->isUniform(Ptr);
1247   if (!ConsecutiveStride || UniformLoad)
1248     return scalarizeInstruction(Instr);
1249
1250   Constant *Zero = Builder.getInt32(0);
1251   VectorParts &Entry = WidenMap.get(Instr);
1252
1253   // Handle consecutive loads/stores.
1254   GetElementPtrInst *Gep = dyn_cast<GetElementPtrInst>(Ptr);
1255   if (Gep && Legal->isInductionVariable(Gep->getPointerOperand())) {
1256     setDebugLocFromInst(Builder, Gep);
1257     Value *PtrOperand = Gep->getPointerOperand();
1258     Value *FirstBasePtr = getVectorValue(PtrOperand)[0];
1259     FirstBasePtr = Builder.CreateExtractElement(FirstBasePtr, Zero);
1260
1261     // Create the new GEP with the new induction variable.
1262     GetElementPtrInst *Gep2 = cast<GetElementPtrInst>(Gep->clone());
1263     Gep2->setOperand(0, FirstBasePtr);
1264     Gep2->setName("gep.indvar.base");
1265     Ptr = Builder.Insert(Gep2);
1266   } else if (Gep) {
1267     setDebugLocFromInst(Builder, Gep);
1268     assert(SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(Gep->getPointerOperand()),
1269                                OrigLoop) && "Base ptr must be invariant");
1270
1271     // The last index does not have to be the induction. It can be
1272     // consecutive and be a function of the index. For example A[I+1];
1273     unsigned NumOperands = Gep->getNumOperands();
1274     unsigned InductionOperand = getGEPInductionOperand(DL, Gep);
1275     // Create the new GEP with the new induction variable.
1276     GetElementPtrInst *Gep2 = cast<GetElementPtrInst>(Gep->clone());
1277
1278     for (unsigned i = 0; i < NumOperands; ++i) {
1279       Value *GepOperand = Gep->getOperand(i);
1280       Instruction *GepOperandInst = dyn_cast<Instruction>(GepOperand);
1281
1282       // Update last index or loop invariant instruction anchored in loop.
1283       if (i == InductionOperand ||
1284           (GepOperandInst && OrigLoop->contains(GepOperandInst))) {
1285         assert((i == InductionOperand ||
1286                SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(GepOperandInst), OrigLoop)) &&
1287                "Must be last index or loop invariant");
1288
1289         VectorParts &GEPParts = getVectorValue(GepOperand);
1290         Value *Index = GEPParts[0];
1291         Index = Builder.CreateExtractElement(Index, Zero);
1292         Gep2->setOperand(i, Index);
1293         Gep2->setName("gep.indvar.idx");
1294       }
1295     }
1296     Ptr = Builder.Insert(Gep2);
1297   } else {
1298     // Use the induction element ptr.
1299     assert(isa<PHINode>(Ptr) && "Invalid induction ptr");
1300     setDebugLocFromInst(Builder, Ptr);
1301     VectorParts &PtrVal = getVectorValue(Ptr);
1302     Ptr = Builder.CreateExtractElement(PtrVal[0], Zero);
1303   }
1304
1305   // Handle Stores:
1306   if (SI) {
1307     assert(!Legal->isUniform(SI->getPointerOperand()) &&
1308            "We do not allow storing to uniform addresses");
1309     setDebugLocFromInst(Builder, SI);
1310     // We don't want to update the value in the map as it might be used in
1311     // another expression. So don't use a reference type for "StoredVal".
1312     VectorParts StoredVal = getVectorValue(SI->getValueOperand());
1313
1314     for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
1315       // Calculate the pointer for the specific unroll-part.
1316       Value *PartPtr = Builder.CreateGEP(Ptr, Builder.getInt32(Part * VF));
1317
1318       if (Reverse) {
1319         // If we store to reverse consecutive memory locations then we need
1320         // to reverse the order of elements in the stored value.
1321         StoredVal[Part] = reverseVector(StoredVal[Part]);
1322         // If the address is consecutive but reversed, then the
1323         // wide store needs to start at the last vector element.
1324         PartPtr = Builder.CreateGEP(Ptr, Builder.getInt32(-Part * VF));
1325         PartPtr = Builder.CreateGEP(PartPtr, Builder.getInt32(1 - VF));
1326       }
1327
1328       Value *VecPtr = Builder.CreateBitCast(PartPtr,
1329                                             DataTy->getPointerTo(AddressSpace));
1330       Builder.CreateStore(StoredVal[Part], VecPtr)->setAlignment(Alignment);
1331     }
1332     return;
1333   }
1334
1335   // Handle loads.
1336   assert(LI && "Must have a load instruction");
1337   setDebugLocFromInst(Builder, LI);
1338   for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
1339     // Calculate the pointer for the specific unroll-part.
1340     Value *PartPtr = Builder.CreateGEP(Ptr, Builder.getInt32(Part * VF));
1341
1342     if (Reverse) {
1343       // If the address is consecutive but reversed, then the
1344       // wide store needs to start at the last vector element.
1345       PartPtr = Builder.CreateGEP(Ptr, Builder.getInt32(-Part * VF));
1346       PartPtr = Builder.CreateGEP(PartPtr, Builder.getInt32(1 - VF));
1347     }
1348
1349     Value *VecPtr = Builder.CreateBitCast(PartPtr,
1350                                           DataTy->getPointerTo(AddressSpace));
1351     Value *LI = Builder.CreateLoad(VecPtr, "wide.load");
1352     cast<LoadInst>(LI)->setAlignment(Alignment);
1353     Entry[Part] = Reverse ? reverseVector(LI) :  LI;
1354   }
1355 }
1356
1357 void InnerLoopVectorizer::scalarizeInstruction(Instruction *Instr) {
1358   assert(!Instr->getType()->isAggregateType() && "Can't handle vectors");
1359   // Holds vector parameters or scalars, in case of uniform vals.
1360   SmallVector<VectorParts, 4> Params;
1361
1362   setDebugLocFromInst(Builder, Instr);
1363
1364   // Find all of the vectorized parameters.
1365   for (unsigned op = 0, e = Instr->getNumOperands(); op != e; ++op) {
1366     Value *SrcOp = Instr->getOperand(op);
1367
1368     // If we are accessing the old induction variable, use the new one.
1369     if (SrcOp == OldInduction) {
1370       Params.push_back(getVectorValue(SrcOp));
1371       continue;
1372     }
1373
1374     // Try using previously calculated values.
1375     Instruction *SrcInst = dyn_cast<Instruction>(SrcOp);
1376
1377     // If the src is an instruction that appeared earlier in the basic block
1378     // then it should already be vectorized.
1379     if (SrcInst && OrigLoop->contains(SrcInst)) {
1380       assert(WidenMap.has(SrcInst) && "Source operand is unavailable");
1381       // The parameter is a vector value from earlier.
1382       Params.push_back(WidenMap.get(SrcInst));
1383     } else {
1384       // The parameter is a scalar from outside the loop. Maybe even a constant.
1385       VectorParts Scalars;
1386       Scalars.append(UF, SrcOp);
1387       Params.push_back(Scalars);
1388     }
1389   }
1390
1391   assert(Params.size() == Instr->getNumOperands() &&
1392          "Invalid number of operands");
1393
1394   // Does this instruction return a value ?
1395   bool IsVoidRetTy = Instr->getType()->isVoidTy();
1396
1397   Value *UndefVec = IsVoidRetTy ? 0 :
1398     UndefValue::get(VectorType::get(Instr->getType(), VF));
1399   // Create a new entry in the WidenMap and initialize it to Undef or Null.
1400   VectorParts &VecResults = WidenMap.splat(Instr, UndefVec);
1401
1402   // For each vector unroll 'part':
1403   for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
1404     // For each scalar that we create:
1405     for (unsigned Width = 0; Width < VF; ++Width) {
1406       Instruction *Cloned = Instr->clone();
1407       if (!IsVoidRetTy)
1408         Cloned->setName(Instr->getName() + ".cloned");
1409       // Replace the operands of the cloned instructions with extracted scalars.
1410       for (unsigned op = 0, e = Instr->getNumOperands(); op != e; ++op) {
1411         Value *Op = Params[op][Part];
1412         // Param is a vector. Need to extract the right lane.
1413         if (Op->getType()->isVectorTy())
1414           Op = Builder.CreateExtractElement(Op, Builder.getInt32(Width));
1415         Cloned->setOperand(op, Op);
1416       }
1417
1418       // Place the cloned scalar in the new loop.
1419       Builder.Insert(Cloned);
1420
1421       // If the original scalar returns a value we need to place it in a vector
1422       // so that future users will be able to use it.
1423       if (!IsVoidRetTy)
1424         VecResults[Part] = Builder.CreateInsertElement(VecResults[Part], Cloned,
1425                                                        Builder.getInt32(Width));
1426     }
1427   }
1428 }
1429
1430 Instruction *
1431 InnerLoopVectorizer::addRuntimeCheck(LoopVectorizationLegality *Legal,
1432                                      Instruction *Loc) {
1433   LoopVectorizationLegality::RuntimePointerCheck *PtrRtCheck =
1434   Legal->getRuntimePointerCheck();
1435
1436   if (!PtrRtCheck->Need)
1437     return NULL;
1438
1439   unsigned NumPointers = PtrRtCheck->Pointers.size();
1440   SmallVector<TrackingVH<Value> , 2> Starts;
1441   SmallVector<TrackingVH<Value> , 2> Ends;
1442
1443   LLVMContext &Ctx = Loc->getContext();
1444   SCEVExpander Exp(*SE, "induction");
1445
1446   for (unsigned i = 0; i < NumPointers; ++i) {
1447     Value *Ptr = PtrRtCheck->Pointers[i];
1448     const SCEV *Sc = SE->getSCEV(Ptr);
1449
1450     if (SE->isLoopInvariant(Sc, OrigLoop)) {
1451       DEBUG(dbgs() << "LV: Adding RT check for a loop invariant ptr:" <<
1452             *Ptr <<"\n");
1453       Starts.push_back(Ptr);
1454       Ends.push_back(Ptr);
1455     } else {
1456       DEBUG(dbgs() << "LV: Adding RT check for range:" << *Ptr << '\n');
1457       unsigned AS = Ptr->getType()->getPointerAddressSpace();
1458
1459       // Use this type for pointer arithmetic.
1460       Type *PtrArithTy = Type::getInt8PtrTy(Ctx, AS);
1461
1462       Value *Start = Exp.expandCodeFor(PtrRtCheck->Starts[i], PtrArithTy, Loc);
1463       Value *End = Exp.expandCodeFor(PtrRtCheck->Ends[i], PtrArithTy, Loc);
1464       Starts.push_back(Start);
1465       Ends.push_back(End);
1466     }
1467   }
1468
1469   IRBuilder<> ChkBuilder(Loc);
1470   // Our instructions might fold to a constant.
1471   Value *MemoryRuntimeCheck = 0;
1472   for (unsigned i = 0; i < NumPointers; ++i) {
1473     for (unsigned j = i+1; j < NumPointers; ++j) {
1474       // No need to check if two readonly pointers intersect.
1475       if (!PtrRtCheck->IsWritePtr[i] && !PtrRtCheck->IsWritePtr[j])
1476         continue;
1477
1478       // Only need to check pointers between two different dependency sets.
1479       if (PtrRtCheck->DependencySetId[i] == PtrRtCheck->DependencySetId[j])
1480        continue;
1481
1482       unsigned AS0 = Starts[i]->getType()->getPointerAddressSpace();
1483       unsigned AS1 = Starts[j]->getType()->getPointerAddressSpace();
1484
1485       assert((AS0 == Ends[j]->getType()->getPointerAddressSpace()) &&
1486              (AS1 == Ends[i]->getType()->getPointerAddressSpace()) &&
1487              "Trying to bounds check pointers with different address spaces");
1488
1489       Type *PtrArithTy0 = Type::getInt8PtrTy(Ctx, AS0);
1490       Type *PtrArithTy1 = Type::getInt8PtrTy(Ctx, AS1);
1491
1492       Value *Start0 = ChkBuilder.CreateBitCast(Starts[i], PtrArithTy0, "bc");
1493       Value *Start1 = ChkBuilder.CreateBitCast(Starts[j], PtrArithTy1, "bc");
1494       Value *End0 =   ChkBuilder.CreateBitCast(Ends[i],   PtrArithTy1, "bc");
1495       Value *End1 =   ChkBuilder.CreateBitCast(Ends[j],   PtrArithTy0, "bc");
1496
1497       Value *Cmp0 = ChkBuilder.CreateICmpULE(Start0, End1, "bound0");
1498       Value *Cmp1 = ChkBuilder.CreateICmpULE(Start1, End0, "bound1");
1499       Value *IsConflict = ChkBuilder.CreateAnd(Cmp0, Cmp1, "found.conflict");
1500       if (MemoryRuntimeCheck)
1501         IsConflict = ChkBuilder.CreateOr(MemoryRuntimeCheck, IsConflict,
1502                                          "conflict.rdx");
1503       MemoryRuntimeCheck = IsConflict;
1504     }
1505   }
1506
1507   // We have to do this trickery because the IRBuilder might fold the check to a
1508   // constant expression in which case there is no Instruction anchored in a
1509   // the block.
1510   Instruction *Check = BinaryOperator::CreateAnd(MemoryRuntimeCheck,
1511                                                  ConstantInt::getTrue(Ctx));
1512   ChkBuilder.Insert(Check, "memcheck.conflict");
1513   return Check;
1514 }
1515
1516 void
1517 InnerLoopVectorizer::createEmptyLoop(LoopVectorizationLegality *Legal) {
1518   /*
1519    In this function we generate a new loop. The new loop will contain
1520    the vectorized instructions while the old loop will continue to run the
1521    scalar remainder.
1522
1523        [ ] <-- vector loop bypass (may consist of multiple blocks).
1524      /  |
1525     /   v
1526    |   [ ]     <-- vector pre header.
1527    |    |
1528    |    v
1529    |   [  ] \
1530    |   [  ]_|   <-- vector loop.
1531    |    |
1532     \   v
1533       >[ ]   <--- middle-block.
1534      /  |
1535     /   v
1536    |   [ ]     <--- new preheader.
1537    |    |
1538    |    v
1539    |   [ ] \
1540    |   [ ]_|   <-- old scalar loop to handle remainder.
1541     \   |
1542      \  v
1543       >[ ]     <-- exit block.
1544    ...
1545    */
1546
1547   BasicBlock *OldBasicBlock = OrigLoop->getHeader();
1548   BasicBlock *BypassBlock = OrigLoop->getLoopPreheader();
1549   BasicBlock *ExitBlock = OrigLoop->getExitBlock();
1550   assert(ExitBlock && "Must have an exit block");
1551
1552   // Some loops have a single integer induction variable, while other loops
1553   // don't. One example is c++ iterators that often have multiple pointer
1554   // induction variables. In the code below we also support a case where we
1555   // don't have a single induction variable.
1556   OldInduction = Legal->getInduction();
1557   Type *IdxTy = Legal->getWidestInductionType();
1558
1559   // Find the loop boundaries.
1560   const SCEV *ExitCount = SE->getBackedgeTakenCount(OrigLoop);
1561   assert(ExitCount != SE->getCouldNotCompute() && "Invalid loop count");
1562
1563   // The exit count might have the type of i64 while the phi is i32. This can
1564   // happen if we have an induction variable that is sign extended before the
1565   // compare. The only way that we get a backedge taken count is that the
1566   // induction variable was signed and as such will not overflow. In such a case
1567   // truncation is legal.
1568   if (ExitCount->getType()->getPrimitiveSizeInBits() >
1569       IdxTy->getPrimitiveSizeInBits())
1570     ExitCount = SE->getTruncateOrNoop(ExitCount, IdxTy);
1571
1572   ExitCount = SE->getNoopOrZeroExtend(ExitCount, IdxTy);
1573   // Get the total trip count from the count by adding 1.
1574   ExitCount = SE->getAddExpr(ExitCount,
1575                              SE->getConstant(ExitCount->getType(), 1));
1576
1577   // Expand the trip count and place the new instructions in the preheader.
1578   // Notice that the pre-header does not change, only the loop body.
1579   SCEVExpander Exp(*SE, "induction");
1580
1581   // Count holds the overall loop count (N).
1582   Value *Count = Exp.expandCodeFor(ExitCount, ExitCount->getType(),
1583                                    BypassBlock->getTerminator());
1584
1585   // The loop index does not have to start at Zero. Find the original start
1586   // value from the induction PHI node. If we don't have an induction variable
1587   // then we know that it starts at zero.
1588   Builder.SetInsertPoint(BypassBlock->getTerminator());
1589   Value *StartIdx = ExtendedIdx = OldInduction ?
1590     Builder.CreateZExt(OldInduction->getIncomingValueForBlock(BypassBlock),
1591                        IdxTy):
1592     ConstantInt::get(IdxTy, 0);
1593
1594   assert(BypassBlock && "Invalid loop structure");
1595   LoopBypassBlocks.push_back(BypassBlock);
1596
1597   // Split the single block loop into the two loop structure described above.
1598   BasicBlock *VectorPH =
1599   BypassBlock->splitBasicBlock(BypassBlock->getTerminator(), "vector.ph");
1600   BasicBlock *VecBody =
1601   VectorPH->splitBasicBlock(VectorPH->getTerminator(), "vector.body");
1602   BasicBlock *MiddleBlock =
1603   VecBody->splitBasicBlock(VecBody->getTerminator(), "middle.block");
1604   BasicBlock *ScalarPH =
1605   MiddleBlock->splitBasicBlock(MiddleBlock->getTerminator(), "scalar.ph");
1606
1607   // Create and register the new vector loop.
1608   Loop* Lp = new Loop();
1609   Loop *ParentLoop = OrigLoop->getParentLoop();
1610
1611   // Insert the new loop into the loop nest and register the new basic blocks
1612   // before calling any utilities such as SCEV that require valid LoopInfo.
1613   if (ParentLoop) {
1614     ParentLoop->addChildLoop(Lp);
1615     ParentLoop->addBasicBlockToLoop(ScalarPH, LI->getBase());
1616     ParentLoop->addBasicBlockToLoop(VectorPH, LI->getBase());
1617     ParentLoop->addBasicBlockToLoop(MiddleBlock, LI->getBase());
1618   } else {
1619     LI->addTopLevelLoop(Lp);
1620   }
1621   Lp->addBasicBlockToLoop(VecBody, LI->getBase());
1622
1623   // Use this IR builder to create the loop instructions (Phi, Br, Cmp)
1624   // inside the loop.
1625   Builder.SetInsertPoint(VecBody->getFirstNonPHI());
1626
1627   // Generate the induction variable.
1628   setDebugLocFromInst(Builder, getDebugLocFromInstOrOperands(OldInduction));
1629   Induction = Builder.CreatePHI(IdxTy, 2, "index");
1630   // The loop step is equal to the vectorization factor (num of SIMD elements)
1631   // times the unroll factor (num of SIMD instructions).
1632   Constant *Step = ConstantInt::get(IdxTy, VF * UF);
1633
1634   // This is the IR builder that we use to add all of the logic for bypassing
1635   // the new vector loop.
1636   IRBuilder<> BypassBuilder(BypassBlock->getTerminator());
1637   setDebugLocFromInst(BypassBuilder,
1638                       getDebugLocFromInstOrOperands(OldInduction));
1639
1640   // We may need to extend the index in case there is a type mismatch.
1641   // We know that the count starts at zero and does not overflow.
1642   if (Count->getType() != IdxTy) {
1643     // The exit count can be of pointer type. Convert it to the correct
1644     // integer type.
1645     if (ExitCount->getType()->isPointerTy())
1646       Count = BypassBuilder.CreatePointerCast(Count, IdxTy, "ptrcnt.to.int");
1647     else
1648       Count = BypassBuilder.CreateZExtOrTrunc(Count, IdxTy, "cnt.cast");
1649   }
1650
1651   // Add the start index to the loop count to get the new end index.
1652   Value *IdxEnd = BypassBuilder.CreateAdd(Count, StartIdx, "end.idx");
1653
1654   // Now we need to generate the expression for N - (N % VF), which is
1655   // the part that the vectorized body will execute.
1656   Value *R = BypassBuilder.CreateURem(Count, Step, "n.mod.vf");
1657   Value *CountRoundDown = BypassBuilder.CreateSub(Count, R, "n.vec");
1658   Value *IdxEndRoundDown = BypassBuilder.CreateAdd(CountRoundDown, StartIdx,
1659                                                      "end.idx.rnd.down");
1660
1661   // Now, compare the new count to zero. If it is zero skip the vector loop and
1662   // jump to the scalar loop.
1663   Value *Cmp = BypassBuilder.CreateICmpEQ(IdxEndRoundDown, StartIdx,
1664                                           "cmp.zero");
1665
1666   BasicBlock *LastBypassBlock = BypassBlock;
1667
1668   // Generate the code that checks in runtime if arrays overlap. We put the
1669   // checks into a separate block to make the more common case of few elements
1670   // faster.
1671   Instruction *MemRuntimeCheck = addRuntimeCheck(Legal,
1672                                                  BypassBlock->getTerminator());
1673   if (MemRuntimeCheck) {
1674     // Create a new block containing the memory check.
1675     BasicBlock *CheckBlock = BypassBlock->splitBasicBlock(MemRuntimeCheck,
1676                                                           "vector.memcheck");
1677     if (ParentLoop)
1678       ParentLoop->addBasicBlockToLoop(CheckBlock, LI->getBase());
1679     LoopBypassBlocks.push_back(CheckBlock);
1680
1681     // Replace the branch into the memory check block with a conditional branch
1682     // for the "few elements case".
1683     Instruction *OldTerm = BypassBlock->getTerminator();
1684     BranchInst::Create(MiddleBlock, CheckBlock, Cmp, OldTerm);
1685     OldTerm->eraseFromParent();
1686
1687     Cmp = MemRuntimeCheck;
1688     LastBypassBlock = CheckBlock;
1689   }
1690
1691   LastBypassBlock->getTerminator()->eraseFromParent();
1692   BranchInst::Create(MiddleBlock, VectorPH, Cmp,
1693                      LastBypassBlock);
1694
1695   // We are going to resume the execution of the scalar loop.
1696   // Go over all of the induction variables that we found and fix the
1697   // PHIs that are left in the scalar version of the loop.
1698   // The starting values of PHI nodes depend on the counter of the last
1699   // iteration in the vectorized loop.
1700   // If we come from a bypass edge then we need to start from the original
1701   // start value.
1702
1703   // This variable saves the new starting index for the scalar loop.
1704   PHINode *ResumeIndex = 0;
1705   LoopVectorizationLegality::InductionList::iterator I, E;
1706   LoopVectorizationLegality::InductionList *List = Legal->getInductionVars();
1707   // Set builder to point to last bypass block.
1708   BypassBuilder.SetInsertPoint(LoopBypassBlocks.back()->getTerminator());
1709   for (I = List->begin(), E = List->end(); I != E; ++I) {
1710     PHINode *OrigPhi = I->first;
1711     LoopVectorizationLegality::InductionInfo II = I->second;
1712
1713     Type *ResumeValTy = (OrigPhi == OldInduction) ? IdxTy : OrigPhi->getType();
1714     PHINode *ResumeVal = PHINode::Create(ResumeValTy, 2, "resume.val",
1715                                          MiddleBlock->getTerminator());
1716     // We might have extended the type of the induction variable but we need a
1717     // truncated version for the scalar loop.
1718     PHINode *TruncResumeVal = (OrigPhi == OldInduction) ?
1719       PHINode::Create(OrigPhi->getType(), 2, "trunc.resume.val",
1720                       MiddleBlock->getTerminator()) : 0;
1721
1722     Value *EndValue = 0;
1723     switch (II.IK) {
1724     case LoopVectorizationLegality::IK_NoInduction:
1725       llvm_unreachable("Unknown induction");
1726     case LoopVectorizationLegality::IK_IntInduction: {
1727       // Handle the integer induction counter.
1728       assert(OrigPhi->getType()->isIntegerTy() && "Invalid type");
1729
1730       // We have the canonical induction variable.
1731       if (OrigPhi == OldInduction) {
1732         // Create a truncated version of the resume value for the scalar loop,
1733         // we might have promoted the type to a larger width.
1734         EndValue =
1735           BypassBuilder.CreateTrunc(IdxEndRoundDown, OrigPhi->getType());
1736         // The new PHI merges the original incoming value, in case of a bypass,
1737         // or the value at the end of the vectorized loop.
1738         for (unsigned I = 0, E = LoopBypassBlocks.size(); I != E; ++I)
1739           TruncResumeVal->addIncoming(II.StartValue, LoopBypassBlocks[I]);
1740         TruncResumeVal->addIncoming(EndValue, VecBody);
1741
1742         // We know what the end value is.
1743         EndValue = IdxEndRoundDown;
1744         // We also know which PHI node holds it.
1745         ResumeIndex = ResumeVal;
1746         break;
1747       }
1748
1749       // Not the canonical induction variable - add the vector loop count to the
1750       // start value.
1751       Value *CRD = BypassBuilder.CreateSExtOrTrunc(CountRoundDown,
1752                                                    II.StartValue->getType(),
1753                                                    "cast.crd");
1754       EndValue = BypassBuilder.CreateAdd(CRD, II.StartValue , "ind.end");
1755       break;
1756     }
1757     case LoopVectorizationLegality::IK_ReverseIntInduction: {
1758       // Convert the CountRoundDown variable to the PHI size.
1759       Value *CRD = BypassBuilder.CreateSExtOrTrunc(CountRoundDown,
1760                                                    II.StartValue->getType(),
1761                                                    "cast.crd");
1762       // Handle reverse integer induction counter.
1763       EndValue = BypassBuilder.CreateSub(II.StartValue, CRD, "rev.ind.end");
1764       break;
1765     }
1766     case LoopVectorizationLegality::IK_PtrInduction: {
1767       // For pointer induction variables, calculate the offset using
1768       // the end index.
1769       EndValue = BypassBuilder.CreateGEP(II.StartValue, CountRoundDown,
1770                                          "ptr.ind.end");
1771       break;
1772     }
1773     case LoopVectorizationLegality::IK_ReversePtrInduction: {
1774       // The value at the end of the loop for the reverse pointer is calculated
1775       // by creating a GEP with a negative index starting from the start value.
1776       Value *Zero = ConstantInt::get(CountRoundDown->getType(), 0);
1777       Value *NegIdx = BypassBuilder.CreateSub(Zero, CountRoundDown,
1778                                               "rev.ind.end");
1779       EndValue = BypassBuilder.CreateGEP(II.StartValue, NegIdx,
1780                                          "rev.ptr.ind.end");
1781       break;
1782     }
1783     }// end of case
1784
1785     // The new PHI merges the original incoming value, in case of a bypass,
1786     // or the value at the end of the vectorized loop.
1787     for (unsigned I = 0, E = LoopBypassBlocks.size(); I != E; ++I) {
1788       if (OrigPhi == OldInduction)
1789         ResumeVal->addIncoming(StartIdx, LoopBypassBlocks[I]);
1790       else
1791         ResumeVal->addIncoming(II.StartValue, LoopBypassBlocks[I]);
1792     }
1793     ResumeVal->addIncoming(EndValue, VecBody);
1794
1795     // Fix the scalar body counter (PHI node).
1796     unsigned BlockIdx = OrigPhi->getBasicBlockIndex(ScalarPH);
1797     // The old inductions phi node in the scalar body needs the truncated value.
1798     if (OrigPhi == OldInduction)
1799       OrigPhi->setIncomingValue(BlockIdx, TruncResumeVal);
1800     else
1801       OrigPhi->setIncomingValue(BlockIdx, ResumeVal);
1802   }
1803
1804   // If we are generating a new induction variable then we also need to
1805   // generate the code that calculates the exit value. This value is not
1806   // simply the end of the counter because we may skip the vectorized body
1807   // in case of a runtime check.
1808   if (!OldInduction){
1809     assert(!ResumeIndex && "Unexpected resume value found");
1810     ResumeIndex = PHINode::Create(IdxTy, 2, "new.indc.resume.val",
1811                                   MiddleBlock->getTerminator());
1812     for (unsigned I = 0, E = LoopBypassBlocks.size(); I != E; ++I)
1813       ResumeIndex->addIncoming(StartIdx, LoopBypassBlocks[I]);
1814     ResumeIndex->addIncoming(IdxEndRoundDown, VecBody);
1815   }
1816
1817   // Make sure that we found the index where scalar loop needs to continue.
1818   assert(ResumeIndex && ResumeIndex->getType()->isIntegerTy() &&
1819          "Invalid resume Index");
1820
1821   // Add a check in the middle block to see if we have completed
1822   // all of the iterations in the first vector loop.
1823   // If (N - N%VF) == N, then we *don't* need to run the remainder.
1824   Value *CmpN = CmpInst::Create(Instruction::ICmp, CmpInst::ICMP_EQ, IdxEnd,
1825                                 ResumeIndex, "cmp.n",
1826                                 MiddleBlock->getTerminator());
1827
1828   BranchInst::Create(ExitBlock, ScalarPH, CmpN, MiddleBlock->getTerminator());
1829   // Remove the old terminator.
1830   MiddleBlock->getTerminator()->eraseFromParent();
1831
1832   // Create i+1 and fill the PHINode.
1833   Value *NextIdx = Builder.CreateAdd(Induction, Step, "index.next");
1834   Induction->addIncoming(StartIdx, VectorPH);
1835   Induction->addIncoming(NextIdx, VecBody);
1836   // Create the compare.
1837   Value *ICmp = Builder.CreateICmpEQ(NextIdx, IdxEndRoundDown);
1838   Builder.CreateCondBr(ICmp, MiddleBlock, VecBody);
1839
1840   // Now we have two terminators. Remove the old one from the block.
1841   VecBody->getTerminator()->eraseFromParent();
1842
1843   // Get ready to start creating new instructions into the vectorized body.
1844   Builder.SetInsertPoint(VecBody->getFirstInsertionPt());
1845
1846   // Save the state.
1847   LoopVectorPreHeader = VectorPH;
1848   LoopScalarPreHeader = ScalarPH;
1849   LoopMiddleBlock = MiddleBlock;
1850   LoopExitBlock = ExitBlock;
1851   LoopVectorBody = VecBody;
1852   LoopScalarBody = OldBasicBlock;
1853
1854   LoopVectorizeHints Hints(Lp, true);
1855   Hints.setAlreadyVectorized(Lp);
1856 }
1857
1858 /// This function returns the identity element (or neutral element) for
1859 /// the operation K.
1860 Constant*
1861 LoopVectorizationLegality::getReductionIdentity(ReductionKind K, Type *Tp) {
1862   switch (K) {
1863   case RK_IntegerXor:
1864   case RK_IntegerAdd:
1865   case RK_IntegerOr:
1866     // Adding, Xoring, Oring zero to a number does not change it.
1867     return ConstantInt::get(Tp, 0);
1868   case RK_IntegerMult:
1869     // Multiplying a number by 1 does not change it.
1870     return ConstantInt::get(Tp, 1);
1871   case RK_IntegerAnd:
1872     // AND-ing a number with an all-1 value does not change it.
1873     return ConstantInt::get(Tp, -1, true);
1874   case  RK_FloatMult:
1875     // Multiplying a number by 1 does not change it.
1876     return ConstantFP::get(Tp, 1.0L);
1877   case  RK_FloatAdd:
1878     // Adding zero to a number does not change it.
1879     return ConstantFP::get(Tp, 0.0L);
1880   default:
1881     llvm_unreachable("Unknown reduction kind");
1882   }
1883 }
1884
1885 static Intrinsic::ID checkUnaryFloatSignature(const CallInst &I,
1886                                               Intrinsic::ID ValidIntrinsicID) {
1887   if (I.getNumArgOperands() != 1 ||
1888       !I.getArgOperand(0)->getType()->isFloatingPointTy() ||
1889       I.getType() != I.getArgOperand(0)->getType() ||
1890       !I.onlyReadsMemory())
1891     return Intrinsic::not_intrinsic;
1892
1893   return ValidIntrinsicID;
1894 }
1895
1896 static Intrinsic::ID checkBinaryFloatSignature(const CallInst &I,
1897                                                Intrinsic::ID ValidIntrinsicID) {
1898   if (I.getNumArgOperands() != 2 ||
1899       !I.getArgOperand(0)->getType()->isFloatingPointTy() ||
1900       !I.getArgOperand(1)->getType()->isFloatingPointTy() ||
1901       I.getType() != I.getArgOperand(0)->getType() ||
1902       I.getType() != I.getArgOperand(1)->getType() ||
1903       !I.onlyReadsMemory())
1904     return Intrinsic::not_intrinsic;
1905
1906   return ValidIntrinsicID;
1907 }
1908
1909
1910 static Intrinsic::ID
1911 getIntrinsicIDForCall(CallInst *CI, const TargetLibraryInfo *TLI) {
1912   // If we have an intrinsic call, check if it is trivially vectorizable.
1913   if (IntrinsicInst *II = dyn_cast<IntrinsicInst>(CI)) {
1914     switch (II->getIntrinsicID()) {
1915     case Intrinsic::sqrt:
1916     case Intrinsic::sin:
1917     case Intrinsic::cos:
1918     case Intrinsic::exp:
1919     case Intrinsic::exp2:
1920     case Intrinsic::log:
1921     case Intrinsic::log10:
1922     case Intrinsic::log2:
1923     case Intrinsic::fabs:
1924     case Intrinsic::copysign:
1925     case Intrinsic::floor:
1926     case Intrinsic::ceil:
1927     case Intrinsic::trunc:
1928     case Intrinsic::rint:
1929     case Intrinsic::nearbyint:
1930     case Intrinsic::round:
1931     case Intrinsic::pow:
1932     case Intrinsic::fma:
1933     case Intrinsic::fmuladd:
1934     case Intrinsic::lifetime_start:
1935     case Intrinsic::lifetime_end:
1936       return II->getIntrinsicID();
1937     default:
1938       return Intrinsic::not_intrinsic;
1939     }
1940   }
1941
1942   if (!TLI)
1943     return Intrinsic::not_intrinsic;
1944
1945   LibFunc::Func Func;
1946   Function *F = CI->getCalledFunction();
1947   // We're going to make assumptions on the semantics of the functions, check
1948   // that the target knows that it's available in this environment and it does
1949   // not have local linkage.
1950   if (!F || F->hasLocalLinkage() || !TLI->getLibFunc(F->getName(), Func))
1951     return Intrinsic::not_intrinsic;
1952
1953   // Otherwise check if we have a call to a function that can be turned into a
1954   // vector intrinsic.
1955   switch (Func) {
1956   default:
1957     break;
1958   case LibFunc::sin:
1959   case LibFunc::sinf:
1960   case LibFunc::sinl:
1961     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::sin);
1962   case LibFunc::cos:
1963   case LibFunc::cosf:
1964   case LibFunc::cosl:
1965     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::cos);
1966   case LibFunc::exp:
1967   case LibFunc::expf:
1968   case LibFunc::expl:
1969     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::exp);
1970   case LibFunc::exp2:
1971   case LibFunc::exp2f:
1972   case LibFunc::exp2l:
1973     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::exp2);
1974   case LibFunc::log:
1975   case LibFunc::logf:
1976   case LibFunc::logl:
1977     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::log);
1978   case LibFunc::log10:
1979   case LibFunc::log10f:
1980   case LibFunc::log10l:
1981     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::log10);
1982   case LibFunc::log2:
1983   case LibFunc::log2f:
1984   case LibFunc::log2l:
1985     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::log2);
1986   case LibFunc::fabs:
1987   case LibFunc::fabsf:
1988   case LibFunc::fabsl:
1989     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::fabs);
1990   case LibFunc::copysign:
1991   case LibFunc::copysignf:
1992   case LibFunc::copysignl:
1993     return checkBinaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::copysign);
1994   case LibFunc::floor:
1995   case LibFunc::floorf:
1996   case LibFunc::floorl:
1997     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::floor);
1998   case LibFunc::ceil:
1999   case LibFunc::ceilf:
2000   case LibFunc::ceill:
2001     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::ceil);
2002   case LibFunc::trunc:
2003   case LibFunc::truncf:
2004   case LibFunc::truncl:
2005     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::trunc);
2006   case LibFunc::rint:
2007   case LibFunc::rintf:
2008   case LibFunc::rintl:
2009     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::rint);
2010   case LibFunc::nearbyint:
2011   case LibFunc::nearbyintf:
2012   case LibFunc::nearbyintl:
2013     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::nearbyint);
2014   case LibFunc::round:
2015   case LibFunc::roundf:
2016   case LibFunc::roundl:
2017     return checkUnaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::round);
2018   case LibFunc::pow:
2019   case LibFunc::powf:
2020   case LibFunc::powl:
2021     return checkBinaryFloatSignature(*CI, Intrinsic::pow);
2022   }
2023
2024   return Intrinsic::not_intrinsic;
2025 }
2026
2027 /// This function translates the reduction kind to an LLVM binary operator.
2028 static unsigned
2029 getReductionBinOp(LoopVectorizationLegality::ReductionKind Kind) {
2030   switch (Kind) {
2031     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerAdd:
2032       return Instruction::Add;
2033     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerMult:
2034       return Instruction::Mul;
2035     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerOr:
2036       return Instruction::Or;
2037     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerAnd:
2038       return Instruction::And;
2039     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerXor:
2040       return Instruction::Xor;
2041     case LoopVectorizationLegality::RK_FloatMult:
2042       return Instruction::FMul;
2043     case LoopVectorizationLegality::RK_FloatAdd:
2044       return Instruction::FAdd;
2045     case LoopVectorizationLegality::RK_IntegerMinMax:
2046       return Instruction::ICmp;
2047     case LoopVectorizationLegality::RK_FloatMinMax:
2048       return Instruction::FCmp;
2049     default:
2050       llvm_unreachable("Unknown reduction operation");
2051   }
2052 }
2053
2054 Value *createMinMaxOp(IRBuilder<> &Builder,
2055                       LoopVectorizationLegality::MinMaxReductionKind RK,
2056                       Value *Left,
2057                       Value *Right) {
2058   CmpInst::Predicate P = CmpInst::ICMP_NE;
2059   switch (RK) {
2060   default:
2061     llvm_unreachable("Unknown min/max reduction kind");
2062   case LoopVectorizationLegality::MRK_UIntMin:
2063     P = CmpInst::ICMP_ULT;
2064     break;
2065   case LoopVectorizationLegality::MRK_UIntMax:
2066     P = CmpInst::ICMP_UGT;
2067     break;
2068   case LoopVectorizationLegality::MRK_SIntMin:
2069     P = CmpInst::ICMP_SLT;
2070     break;
2071   case LoopVectorizationLegality::MRK_SIntMax:
2072     P = CmpInst::ICMP_SGT;
2073     break;
2074   case LoopVectorizationLegality::MRK_FloatMin:
2075     P = CmpInst::FCMP_OLT;
2076     break;
2077   case LoopVectorizationLegality::MRK_FloatMax:
2078     P = CmpInst::FCMP_OGT;
2079     break;
2080   }
2081
2082   Value *Cmp;
2083   if (RK == LoopVectorizationLegality::MRK_FloatMin ||
2084       RK == LoopVectorizationLegality::MRK_FloatMax)
2085     Cmp = Builder.CreateFCmp(P, Left, Right, "rdx.minmax.cmp");
2086   else
2087     Cmp = Builder.CreateICmp(P, Left, Right, "rdx.minmax.cmp");
2088
2089   Value *Select = Builder.CreateSelect(Cmp, Left, Right, "rdx.minmax.select");
2090   return Select;
2091 }
2092
2093 namespace {
2094 struct CSEDenseMapInfo {
2095   static bool canHandle(Instruction *I) {
2096     return isa<InsertElementInst>(I) || isa<ExtractElementInst>(I) ||
2097            isa<ShuffleVectorInst>(I) || isa<GetElementPtrInst>(I);
2098   }
2099   static inline Instruction *getEmptyKey() {
2100     return DenseMapInfo<Instruction *>::getEmptyKey();
2101   }
2102   static inline Instruction *getTombstoneKey() {
2103     return DenseMapInfo<Instruction *>::getTombstoneKey();
2104   }
2105   static unsigned getHashValue(Instruction *I) {
2106     assert(canHandle(I) && "Unknown instruction!");
2107     return hash_combine(I->getOpcode(), hash_combine_range(I->value_op_begin(),
2108                                                            I->value_op_end()));
2109   }
2110   static bool isEqual(Instruction *LHS, Instruction *RHS) {
2111     if (LHS == getEmptyKey() || RHS == getEmptyKey() ||
2112         LHS == getTombstoneKey() || RHS == getTombstoneKey())
2113       return LHS == RHS;
2114     return LHS->isIdenticalTo(RHS);
2115   }
2116 };
2117 }
2118
2119 ///\brief Perform cse of induction variable instructions.
2120 static void cse(BasicBlock *BB) {
2121   // Perform simple cse.
2122   SmallDenseMap<Instruction *, Instruction *, 4, CSEDenseMapInfo> CSEMap;
2123   for (BasicBlock::iterator I = BB->begin(), E = BB->end(); I != E;) {
2124     Instruction *In = I++;
2125
2126     if (!CSEDenseMapInfo::canHandle(In))
2127       continue;
2128
2129     // Check if we can replace this instruction with any of the
2130     // visited instructions.
2131     if (Instruction *V = CSEMap.lookup(In)) {
2132       In->replaceAllUsesWith(V);
2133       In->eraseFromParent();
2134       continue;
2135     }
2136
2137     CSEMap[In] = In;
2138   }
2139 }
2140
2141 void
2142 InnerLoopVectorizer::vectorizeLoop(LoopVectorizationLegality *Legal) {
2143   //===------------------------------------------------===//
2144   //
2145   // Notice: any optimization or new instruction that go
2146   // into the code below should be also be implemented in
2147   // the cost-model.
2148   //
2149   //===------------------------------------------------===//
2150   Constant *Zero = Builder.getInt32(0);
2151
2152   // In order to support reduction variables we need to be able to vectorize
2153   // Phi nodes. Phi nodes have cycles, so we need to vectorize them in two
2154   // stages. First, we create a new vector PHI node with no incoming edges.
2155   // We use this value when we vectorize all of the instructions that use the
2156   // PHI. Next, after all of the instructions in the block are complete we
2157   // add the new incoming edges to the PHI. At this point all of the
2158   // instructions in the basic block are vectorized, so we can use them to
2159   // construct the PHI.
2160   PhiVector RdxPHIsToFix;
2161
2162   // Scan the loop in a topological order to ensure that defs are vectorized
2163   // before users.
2164   LoopBlocksDFS DFS(OrigLoop);
2165   DFS.perform(LI);
2166
2167   // Vectorize all of the blocks in the original loop.
2168   for (LoopBlocksDFS::RPOIterator bb = DFS.beginRPO(),
2169        be = DFS.endRPO(); bb != be; ++bb)
2170     vectorizeBlockInLoop(Legal, *bb, &RdxPHIsToFix);
2171
2172   // At this point every instruction in the original loop is widened to
2173   // a vector form. We are almost done. Now, we need to fix the PHI nodes
2174   // that we vectorized. The PHI nodes are currently empty because we did
2175   // not want to introduce cycles. Notice that the remaining PHI nodes
2176   // that we need to fix are reduction variables.
2177
2178   // Create the 'reduced' values for each of the induction vars.
2179   // The reduced values are the vector values that we scalarize and combine
2180   // after the loop is finished.
2181   for (PhiVector::iterator it = RdxPHIsToFix.begin(), e = RdxPHIsToFix.end();
2182        it != e; ++it) {
2183     PHINode *RdxPhi = *it;
2184     assert(RdxPhi && "Unable to recover vectorized PHI");
2185
2186     // Find the reduction variable descriptor.
2187     assert(Legal->getReductionVars()->count(RdxPhi) &&
2188            "Unable to find the reduction variable");
2189     LoopVectorizationLegality::ReductionDescriptor RdxDesc =
2190     (*Legal->getReductionVars())[RdxPhi];
2191
2192     setDebugLocFromInst(Builder, RdxDesc.StartValue);
2193
2194     // We need to generate a reduction vector from the incoming scalar.
2195     // To do so, we need to generate the 'identity' vector and overide
2196     // one of the elements with the incoming scalar reduction. We need
2197     // to do it in the vector-loop preheader.
2198     Builder.SetInsertPoint(LoopBypassBlocks.front()->getTerminator());
2199
2200     // This is the vector-clone of the value that leaves the loop.
2201     VectorParts &VectorExit = getVectorValue(RdxDesc.LoopExitInstr);
2202     Type *VecTy = VectorExit[0]->getType();
2203
2204     // Find the reduction identity variable. Zero for addition, or, xor,
2205     // one for multiplication, -1 for And.
2206     Value *Identity;
2207     Value *VectorStart;
2208     if (RdxDesc.Kind == LoopVectorizationLegality::RK_IntegerMinMax ||
2209         RdxDesc.Kind == LoopVectorizationLegality::RK_FloatMinMax) {
2210       // MinMax reduction have the start value as their identify.
2211       if (VF == 1) {
2212         VectorStart = Identity = RdxDesc.StartValue;
2213       } else {
2214         VectorStart = Identity = Builder.CreateVectorSplat(VF,
2215                                                            RdxDesc.StartValue,
2216                                                            "minmax.ident");
2217       }
2218     } else {
2219       // Handle other reduction kinds:
2220       Constant *Iden =
2221       LoopVectorizationLegality::getReductionIdentity(RdxDesc.Kind,
2222                                                       VecTy->getScalarType());
2223       if (VF == 1) {
2224         Identity = Iden;
2225         // This vector is the Identity vector where the first element is the
2226         // incoming scalar reduction.
2227         VectorStart = RdxDesc.StartValue;
2228       } else {
2229         Identity = ConstantVector::getSplat(VF, Iden);
2230
2231         // This vector is the Identity vector where the first element is the
2232         // incoming scalar reduction.
2233         VectorStart = Builder.CreateInsertElement(Identity,
2234                                                   RdxDesc.StartValue, Zero);
2235       }
2236     }
2237
2238     // Fix the vector-loop phi.
2239     // We created the induction variable so we know that the
2240     // preheader is the first entry.
2241     BasicBlock *VecPreheader = Induction->getIncomingBlock(0);
2242
2243     // Reductions do not have to start at zero. They can start with
2244     // any loop invariant values.
2245     VectorParts &VecRdxPhi = WidenMap.get(RdxPhi);
2246     BasicBlock *Latch = OrigLoop->getLoopLatch();
2247     Value *LoopVal = RdxPhi->getIncomingValueForBlock(Latch);
2248     VectorParts &Val = getVectorValue(LoopVal);
2249     for (unsigned part = 0; part < UF; ++part) {
2250       // Make sure to add the reduction stat value only to the
2251       // first unroll part.
2252       Value *StartVal = (part == 0) ? VectorStart : Identity;
2253       cast<PHINode>(VecRdxPhi[part])->addIncoming(StartVal, VecPreheader);
2254       cast<PHINode>(VecRdxPhi[part])->addIncoming(Val[part], LoopVectorBody);
2255     }
2256
2257     // Before each round, move the insertion point right between
2258     // the PHIs and the values we are going to write.
2259     // This allows us to write both PHINodes and the extractelement
2260     // instructions.
2261     Builder.SetInsertPoint(LoopMiddleBlock->getFirstInsertionPt());
2262
2263     VectorParts RdxParts;
2264     setDebugLocFromInst(Builder, RdxDesc.LoopExitInstr);
2265     for (unsigned part = 0; part < UF; ++part) {
2266       // This PHINode contains the vectorized reduction variable, or
2267       // the initial value vector, if we bypass the vector loop.
2268       VectorParts &RdxExitVal = getVectorValue(RdxDesc.LoopExitInstr);
2269       PHINode *NewPhi = Builder.CreatePHI(VecTy, 2, "rdx.vec.exit.phi");
2270       Value *StartVal = (part == 0) ? VectorStart : Identity;
2271       for (unsigned I = 0, E = LoopBypassBlocks.size(); I != E; ++I)
2272         NewPhi->addIncoming(StartVal, LoopBypassBlocks[I]);
2273       NewPhi->addIncoming(RdxExitVal[part], LoopVectorBody);
2274       RdxParts.push_back(NewPhi);
2275     }
2276
2277     // Reduce all of the unrolled parts into a single vector.
2278     Value *ReducedPartRdx = RdxParts[0];
2279     unsigned Op = getReductionBinOp(RdxDesc.Kind);
2280     setDebugLocFromInst(Builder, ReducedPartRdx);
2281     for (unsigned part = 1; part < UF; ++part) {
2282       if (Op != Instruction::ICmp && Op != Instruction::FCmp)
2283         ReducedPartRdx = Builder.CreateBinOp((Instruction::BinaryOps)Op,
2284                                              RdxParts[part], ReducedPartRdx,
2285                                              "bin.rdx");
2286       else
2287         ReducedPartRdx = createMinMaxOp(Builder, RdxDesc.MinMaxKind,
2288                                         ReducedPartRdx, RdxParts[part]);
2289     }
2290
2291     if (VF > 1) {
2292       // VF is a power of 2 so we can emit the reduction using log2(VF) shuffles
2293       // and vector ops, reducing the set of values being computed by half each
2294       // round.
2295       assert(isPowerOf2_32(VF) &&
2296              "Reduction emission only supported for pow2 vectors!");
2297       Value *TmpVec = ReducedPartRdx;
2298       SmallVector<Constant*, 32> ShuffleMask(VF, 0);
2299       for (unsigned i = VF; i != 1; i >>= 1) {
2300         // Move the upper half of the vector to the lower half.
2301         for (unsigned j = 0; j != i/2; ++j)
2302           ShuffleMask[j] = Builder.getInt32(i/2 + j);
2303
2304         // Fill the rest of the mask with undef.
2305         std::fill(&ShuffleMask[i/2], ShuffleMask.end(),
2306                   UndefValue::get(Builder.getInt32Ty()));
2307
2308         Value *Shuf =
2309         Builder.CreateShuffleVector(TmpVec,
2310                                     UndefValue::get(TmpVec->getType()),
2311                                     ConstantVector::get(ShuffleMask),
2312                                     "rdx.shuf");
2313
2314         if (Op != Instruction::ICmp && Op != Instruction::FCmp)
2315           TmpVec = Builder.CreateBinOp((Instruction::BinaryOps)Op, TmpVec, Shuf,
2316                                        "bin.rdx");
2317         else
2318           TmpVec = createMinMaxOp(Builder, RdxDesc.MinMaxKind, TmpVec, Shuf);
2319       }
2320
2321       // The result is in the first element of the vector.
2322       ReducedPartRdx = Builder.CreateExtractElement(TmpVec,
2323                                                     Builder.getInt32(0));
2324     }
2325
2326     // Now, we need to fix the users of the reduction variable
2327     // inside and outside of the scalar remainder loop.
2328     // We know that the loop is in LCSSA form. We need to update the
2329     // PHI nodes in the exit blocks.
2330     for (BasicBlock::iterator LEI = LoopExitBlock->begin(),
2331          LEE = LoopExitBlock->end(); LEI != LEE; ++LEI) {
2332       PHINode *LCSSAPhi = dyn_cast<PHINode>(LEI);
2333       if (!LCSSAPhi) break;
2334
2335       // All PHINodes need to have a single entry edge, or two if
2336       // we already fixed them.
2337       assert(LCSSAPhi->getNumIncomingValues() < 3 && "Invalid LCSSA PHI");
2338
2339       // We found our reduction value exit-PHI. Update it with the
2340       // incoming bypass edge.
2341       if (LCSSAPhi->getIncomingValue(0) == RdxDesc.LoopExitInstr) {
2342         // Add an edge coming from the bypass.
2343         LCSSAPhi->addIncoming(ReducedPartRdx, LoopMiddleBlock);
2344         break;
2345       }
2346     }// end of the LCSSA phi scan.
2347
2348     // Fix the scalar loop reduction variable with the incoming reduction sum
2349     // from the vector body and from the backedge value.
2350     int IncomingEdgeBlockIdx =
2351     (RdxPhi)->getBasicBlockIndex(OrigLoop->getLoopLatch());
2352     assert(IncomingEdgeBlockIdx >= 0 && "Invalid block index");
2353     // Pick the other block.
2354     int SelfEdgeBlockIdx = (IncomingEdgeBlockIdx ? 0 : 1);
2355     (RdxPhi)->setIncomingValue(SelfEdgeBlockIdx, ReducedPartRdx);
2356     (RdxPhi)->setIncomingValue(IncomingEdgeBlockIdx, RdxDesc.LoopExitInstr);
2357   }// end of for each redux variable.
2358
2359   fixLCSSAPHIs();
2360
2361   // Remove redundant induction instructions.
2362   cse(LoopVectorBody);
2363 }
2364
2365 void InnerLoopVectorizer::fixLCSSAPHIs() {
2366   for (BasicBlock::iterator LEI = LoopExitBlock->begin(),
2367        LEE = LoopExitBlock->end(); LEI != LEE; ++LEI) {
2368     PHINode *LCSSAPhi = dyn_cast<PHINode>(LEI);
2369     if (!LCSSAPhi) break;
2370     if (LCSSAPhi->getNumIncomingValues() == 1)
2371       LCSSAPhi->addIncoming(UndefValue::get(LCSSAPhi->getType()),
2372                             LoopMiddleBlock);
2373   }
2374
2375
2376 InnerLoopVectorizer::VectorParts
2377 InnerLoopVectorizer::createEdgeMask(BasicBlock *Src, BasicBlock *Dst) {
2378   assert(std::find(pred_begin(Dst), pred_end(Dst), Src) != pred_end(Dst) &&
2379          "Invalid edge");
2380
2381   // Look for cached value.
2382   std::pair<BasicBlock*, BasicBlock*> Edge(Src, Dst);
2383   EdgeMaskCache::iterator ECEntryIt = MaskCache.find(Edge);
2384   if (ECEntryIt != MaskCache.end())
2385     return ECEntryIt->second;
2386
2387   VectorParts SrcMask = createBlockInMask(Src);
2388
2389   // The terminator has to be a branch inst!
2390   BranchInst *BI = dyn_cast<BranchInst>(Src->getTerminator());
2391   assert(BI && "Unexpected terminator found");
2392
2393   if (BI->isConditional()) {
2394     VectorParts EdgeMask = getVectorValue(BI->getCondition());
2395
2396     if (BI->getSuccessor(0) != Dst)
2397       for (unsigned part = 0; part < UF; ++part)
2398         EdgeMask[part] = Builder.CreateNot(EdgeMask[part]);
2399
2400     for (unsigned part = 0; part < UF; ++part)
2401       EdgeMask[part] = Builder.CreateAnd(EdgeMask[part], SrcMask[part]);
2402
2403     MaskCache[Edge] = EdgeMask;
2404     return EdgeMask;
2405   }
2406
2407   MaskCache[Edge] = SrcMask;
2408   return SrcMask;
2409 }
2410
2411 InnerLoopVectorizer::VectorParts
2412 InnerLoopVectorizer::createBlockInMask(BasicBlock *BB) {
2413   assert(OrigLoop->contains(BB) && "Block is not a part of a loop");
2414
2415   // Loop incoming mask is all-one.
2416   if (OrigLoop->getHeader() == BB) {
2417     Value *C = ConstantInt::get(IntegerType::getInt1Ty(BB->getContext()), 1);
2418     return getVectorValue(C);
2419   }
2420
2421   // This is the block mask. We OR all incoming edges, and with zero.
2422   Value *Zero = ConstantInt::get(IntegerType::getInt1Ty(BB->getContext()), 0);
2423   VectorParts BlockMask = getVectorValue(Zero);
2424
2425   // For each pred:
2426   for (pred_iterator it = pred_begin(BB), e = pred_end(BB); it != e; ++it) {
2427     VectorParts EM = createEdgeMask(*it, BB);
2428     for (unsigned part = 0; part < UF; ++part)
2429       BlockMask[part] = Builder.CreateOr(BlockMask[part], EM[part]);
2430   }
2431
2432   return BlockMask;
2433 }
2434
2435 void InnerLoopVectorizer::widenPHIInstruction(Instruction *PN,
2436                                               InnerLoopVectorizer::VectorParts &Entry,
2437                                               LoopVectorizationLegality *Legal,
2438                                               unsigned UF, unsigned VF, PhiVector *PV) {
2439   PHINode* P = cast<PHINode>(PN);
2440   // Handle reduction variables:
2441   if (Legal->getReductionVars()->count(P)) {
2442     for (unsigned part = 0; part < UF; ++part) {
2443       // This is phase one of vectorizing PHIs.
2444       Type *VecTy = (VF == 1) ? PN->getType() :
2445       VectorType::get(PN->getType(), VF);
2446       Entry[part] = PHINode::Create(VecTy, 2, "vec.phi",
2447                                     LoopVectorBody-> getFirstInsertionPt());
2448     }
2449     PV->push_back(P);
2450     return;
2451   }
2452
2453   setDebugLocFromInst(Builder, P);
2454   // Check for PHI nodes that are lowered to vector selects.
2455   if (P->getParent() != OrigLoop->getHeader()) {
2456     // We know that all PHIs in non-header blocks are converted into
2457     // selects, so we don't have to worry about the insertion order and we
2458     // can just use the builder.
2459     // At this point we generate the predication tree. There may be
2460     // duplications since this is a simple recursive scan, but future
2461     // optimizations will clean it up.
2462
2463     unsigned NumIncoming = P->getNumIncomingValues();
2464
2465     // Generate a sequence of selects of the form:
2466     // SELECT(Mask3, In3,
2467     //      SELECT(Mask2, In2,
2468     //                   ( ...)))
2469     for (unsigned In = 0; In < NumIncoming; In++) {
2470       VectorParts Cond = createEdgeMask(P->getIncomingBlock(In),
2471                                         P->getParent());
2472       VectorParts &In0 = getVectorValue(P->getIncomingValue(In));
2473
2474       for (unsigned part = 0; part < UF; ++part) {
2475         // We might have single edge PHIs (blocks) - use an identity
2476         // 'select' for the first PHI operand.
2477         if (In == 0)
2478           Entry[part] = Builder.CreateSelect(Cond[part], In0[part],
2479                                              In0[part]);
2480         else
2481           // Select between the current value and the previous incoming edge
2482           // based on the incoming mask.
2483           Entry[part] = Builder.CreateSelect(Cond[part], In0[part],
2484                                              Entry[part], "predphi");
2485       }
2486     }
2487     return;
2488   }
2489
2490   // This PHINode must be an induction variable.
2491   // Make sure that we know about it.
2492   assert(Legal->getInductionVars()->count(P) &&
2493          "Not an induction variable");
2494
2495   LoopVectorizationLegality::InductionInfo II =
2496   Legal->getInductionVars()->lookup(P);
2497
2498   switch (II.IK) {
2499     case LoopVectorizationLegality::IK_NoInduction:
2500       llvm_unreachable("Unknown induction");
2501     case LoopVectorizationLegality::IK_IntInduction: {
2502       assert(P->getType() == II.StartValue->getType() && "Types must match");
2503       Type *PhiTy = P->getType();
2504       Value *Broadcasted;
2505       if (P == OldInduction) {
2506         // Handle the canonical induction variable. We might have had to
2507         // extend the type.
2508         Broadcasted = Builder.CreateTrunc(Induction, PhiTy);
2509       } else {
2510         // Handle other induction variables that are now based on the
2511         // canonical one.
2512         Value *NormalizedIdx = Builder.CreateSub(Induction, ExtendedIdx,
2513                                                  "normalized.idx");
2514         NormalizedIdx = Builder.CreateSExtOrTrunc(NormalizedIdx, PhiTy);
2515         Broadcasted = Builder.CreateAdd(II.StartValue, NormalizedIdx,
2516                                         "offset.idx");
2517       }
2518       Broadcasted = getBroadcastInstrs(Broadcasted);
2519       // After broadcasting the induction variable we need to make the vector
2520       // consecutive by adding 0, 1, 2, etc.
2521       for (unsigned part = 0; part < UF; ++part)
2522         Entry[part] = getConsecutiveVector(Broadcasted, VF * part, false);
2523       return;
2524     }
2525     case LoopVectorizationLegality::IK_ReverseIntInduction:
2526     case LoopVectorizationLegality::IK_PtrInduction:
2527     case LoopVectorizationLegality::IK_ReversePtrInduction:
2528       // Handle reverse integer and pointer inductions.
2529       Value *StartIdx = ExtendedIdx;
2530       // This is the normalized GEP that starts counting at zero.
2531       Value *NormalizedIdx = Builder.CreateSub(Induction, StartIdx,
2532                                                "normalized.idx");
2533
2534       // Handle the reverse integer induction variable case.
2535       if (LoopVectorizationLegality::IK_ReverseIntInduction == II.IK) {
2536         IntegerType *DstTy = cast<IntegerType>(II.StartValue->getType());
2537         Value *CNI = Builder.CreateSExtOrTrunc(NormalizedIdx, DstTy,
2538                                                "resize.norm.idx");
2539         Value *ReverseInd  = Builder.CreateSub(II.StartValue, CNI,
2540                                                "reverse.idx");
2541
2542         // This is a new value so do not hoist it out.
2543         Value *Broadcasted = getBroadcastInstrs(ReverseInd);
2544         // After broadcasting the induction variable we need to make the
2545         // vector consecutive by adding  ... -3, -2, -1, 0.
2546         for (unsigned part = 0; part < UF; ++part)
2547           Entry[part] = getConsecutiveVector(Broadcasted, -(int)VF * part,
2548                                              true);
2549         return;
2550       }
2551
2552       // Handle the pointer induction variable case.
2553       assert(P->getType()->isPointerTy() && "Unexpected type.");
2554
2555       // Is this a reverse induction ptr or a consecutive induction ptr.
2556       bool Reverse = (LoopVectorizationLegality::IK_ReversePtrInduction ==
2557                       II.IK);
2558
2559       // This is the vector of results. Notice that we don't generate
2560       // vector geps because scalar geps result in better code.
2561       for (unsigned part = 0; part < UF; ++part) {
2562         if (VF == 1) {
2563           int EltIndex = (part) * (Reverse ? -1 : 1);
2564           Constant *Idx = ConstantInt::get(Induction->getType(), EltIndex);
2565           Value *GlobalIdx;
2566           if (Reverse)
2567             GlobalIdx = Builder.CreateSub(Idx, NormalizedIdx, "gep.ridx");
2568           else
2569             GlobalIdx = Builder.CreateAdd(NormalizedIdx, Idx, "gep.idx");
2570
2571           Value *SclrGep = Builder.CreateGEP(II.StartValue, GlobalIdx,
2572                                              "next.gep");
2573           Entry[part] = SclrGep;
2574           continue;
2575         }
2576
2577         Value *VecVal = UndefValue::get(VectorType::get(P->getType(), VF));
2578         for (unsigned int i = 0; i < VF; ++i) {
2579           int EltIndex = (i + part * VF) * (Reverse ? -1 : 1);
2580           Constant *Idx = ConstantInt::get(Induction->getType(), EltIndex);
2581           Value *GlobalIdx;
2582           if (!Reverse)
2583             GlobalIdx = Builder.CreateAdd(NormalizedIdx, Idx, "gep.idx");
2584           else
2585             GlobalIdx = Builder.CreateSub(Idx, NormalizedIdx, "gep.ridx");
2586
2587           Value *SclrGep = Builder.CreateGEP(II.StartValue, GlobalIdx,
2588                                              "next.gep");
2589           VecVal = Builder.CreateInsertElement(VecVal, SclrGep,
2590                                                Builder.getInt32(i),
2591                                                "insert.gep");
2592         }
2593         Entry[part] = VecVal;
2594       }
2595       return;
2596   }
2597 }
2598
2599 void
2600 InnerLoopVectorizer::vectorizeBlockInLoop(LoopVectorizationLegality *Legal,
2601                                           BasicBlock *BB, PhiVector *PV) {
2602   // For each instruction in the old loop.
2603   for (BasicBlock::iterator it = BB->begin(), e = BB->end(); it != e; ++it) {
2604     VectorParts &Entry = WidenMap.get(it);
2605     switch (it->getOpcode()) {
2606     case Instruction::Br:
2607       // Nothing to do for PHIs and BR, since we already took care of the
2608       // loop control flow instructions.
2609       continue;
2610     case Instruction::PHI:{
2611       // Vectorize PHINodes.
2612       widenPHIInstruction(it, Entry, Legal, UF, VF, PV);
2613       continue;
2614     }// End of PHI.
2615
2616     case Instruction::Add:
2617     case Instruction::FAdd:
2618     case Instruction::Sub:
2619     case Instruction::FSub:
2620     case Instruction::Mul:
2621     case Instruction::FMul:
2622     case Instruction::UDiv:
2623     case Instruction::SDiv:
2624     case Instruction::FDiv:
2625     case Instruction::URem:
2626     case Instruction::SRem:
2627     case Instruction::FRem:
2628     case Instruction::Shl:
2629     case Instruction::LShr:
2630     case Instruction::AShr:
2631     case Instruction::And:
2632     case Instruction::Or:
2633     case Instruction::Xor: {
2634       // Just widen binops.
2635       BinaryOperator *BinOp = dyn_cast<BinaryOperator>(it);
2636       setDebugLocFromInst(Builder, BinOp);
2637       VectorParts &A = getVectorValue(it->getOperand(0));
2638       VectorParts &B = getVectorValue(it->getOperand(1));
2639
2640       // Use this vector value for all users of the original instruction.
2641       for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
2642         Value *V = Builder.CreateBinOp(BinOp->getOpcode(), A[Part], B[Part]);
2643
2644         // Update the NSW, NUW and Exact flags. Notice: V can be an Undef.
2645         BinaryOperator *VecOp = dyn_cast<BinaryOperator>(V);
2646         if (VecOp && isa<OverflowingBinaryOperator>(BinOp)) {
2647           VecOp->setHasNoSignedWrap(BinOp->hasNoSignedWrap());
2648           VecOp->setHasNoUnsignedWrap(BinOp->hasNoUnsignedWrap());
2649         }
2650         if (VecOp && isa<PossiblyExactOperator>(VecOp))
2651           VecOp->setIsExact(BinOp->isExact());
2652
2653         Entry[Part] = V;
2654       }
2655       break;
2656     }
2657     case Instruction::Select: {
2658       // Widen selects.
2659       // If the selector is loop invariant we can create a select
2660       // instruction with a scalar condition. Otherwise, use vector-select.
2661       bool InvariantCond = SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(it->getOperand(0)),
2662                                                OrigLoop);
2663       setDebugLocFromInst(Builder, it);
2664
2665       // The condition can be loop invariant  but still defined inside the
2666       // loop. This means that we can't just use the original 'cond' value.
2667       // We have to take the 'vectorized' value and pick the first lane.
2668       // Instcombine will make this a no-op.
2669       VectorParts &Cond = getVectorValue(it->getOperand(0));
2670       VectorParts &Op0  = getVectorValue(it->getOperand(1));
2671       VectorParts &Op1  = getVectorValue(it->getOperand(2));
2672
2673       Value *ScalarCond = (VF == 1) ? Cond[0] :
2674         Builder.CreateExtractElement(Cond[0], Builder.getInt32(0));
2675
2676       for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
2677         Entry[Part] = Builder.CreateSelect(
2678           InvariantCond ? ScalarCond : Cond[Part],
2679           Op0[Part],
2680           Op1[Part]);
2681       }
2682       break;
2683     }
2684
2685     case Instruction::ICmp:
2686     case Instruction::FCmp: {
2687       // Widen compares. Generate vector compares.
2688       bool FCmp = (it->getOpcode() == Instruction::FCmp);
2689       CmpInst *Cmp = dyn_cast<CmpInst>(it);
2690       setDebugLocFromInst(Builder, it);
2691       VectorParts &A = getVectorValue(it->getOperand(0));
2692       VectorParts &B = getVectorValue(it->getOperand(1));
2693       for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
2694         Value *C = 0;
2695         if (FCmp)
2696           C = Builder.CreateFCmp(Cmp->getPredicate(), A[Part], B[Part]);
2697         else
2698           C = Builder.CreateICmp(Cmp->getPredicate(), A[Part], B[Part]);
2699         Entry[Part] = C;
2700       }
2701       break;
2702     }
2703
2704     case Instruction::Store:
2705     case Instruction::Load:
2706         vectorizeMemoryInstruction(it, Legal);
2707         break;
2708     case Instruction::ZExt:
2709     case Instruction::SExt:
2710     case Instruction::FPToUI:
2711     case Instruction::FPToSI:
2712     case Instruction::FPExt:
2713     case Instruction::PtrToInt:
2714     case Instruction::IntToPtr:
2715     case Instruction::SIToFP:
2716     case Instruction::UIToFP:
2717     case Instruction::Trunc:
2718     case Instruction::FPTrunc:
2719     case Instruction::BitCast: {
2720       CastInst *CI = dyn_cast<CastInst>(it);
2721       setDebugLocFromInst(Builder, it);
2722       /// Optimize the special case where the source is the induction
2723       /// variable. Notice that we can only optimize the 'trunc' case
2724       /// because: a. FP conversions lose precision, b. sext/zext may wrap,
2725       /// c. other casts depend on pointer size.
2726       if (CI->getOperand(0) == OldInduction &&
2727           it->getOpcode() == Instruction::Trunc) {
2728         Value *ScalarCast = Builder.CreateCast(CI->getOpcode(), Induction,
2729                                                CI->getType());
2730         Value *Broadcasted = getBroadcastInstrs(ScalarCast);
2731         for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part)
2732           Entry[Part] = getConsecutiveVector(Broadcasted, VF * Part, false);
2733         break;
2734       }
2735       /// Vectorize casts.
2736       Type *DestTy = (VF == 1) ? CI->getType() :
2737                                  VectorType::get(CI->getType(), VF);
2738
2739       VectorParts &A = getVectorValue(it->getOperand(0));
2740       for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part)
2741         Entry[Part] = Builder.CreateCast(CI->getOpcode(), A[Part], DestTy);
2742       break;
2743     }
2744
2745     case Instruction::Call: {
2746       // Ignore dbg intrinsics.
2747       if (isa<DbgInfoIntrinsic>(it))
2748         break;
2749       setDebugLocFromInst(Builder, it);
2750
2751       Module *M = BB->getParent()->getParent();
2752       CallInst *CI = cast<CallInst>(it);
2753       Intrinsic::ID ID = getIntrinsicIDForCall(CI, TLI);
2754       assert(ID && "Not an intrinsic call!");
2755       switch (ID) {
2756       case Intrinsic::lifetime_end:
2757       case Intrinsic::lifetime_start:
2758         scalarizeInstruction(it);
2759         break;
2760       default:
2761         for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
2762           SmallVector<Value *, 4> Args;
2763           for (unsigned i = 0, ie = CI->getNumArgOperands(); i != ie; ++i) {
2764             VectorParts &Arg = getVectorValue(CI->getArgOperand(i));
2765             Args.push_back(Arg[Part]);
2766           }
2767           Type *Tys[] = {CI->getType()};
2768           if (VF > 1)
2769             Tys[0] = VectorType::get(CI->getType()->getScalarType(), VF);
2770
2771           Function *F = Intrinsic::getDeclaration(M, ID, Tys);
2772           Entry[Part] = Builder.CreateCall(F, Args);
2773         }
2774         break;
2775       }
2776       break;
2777     }
2778
2779     default:
2780       // All other instructions are unsupported. Scalarize them.
2781       scalarizeInstruction(it);
2782       break;
2783     }// end of switch.
2784   }// end of for_each instr.
2785 }
2786
2787 void InnerLoopVectorizer::updateAnalysis() {
2788   // Forget the original basic block.
2789   SE->forgetLoop(OrigLoop);
2790
2791   // Update the dominator tree information.
2792   assert(DT->properlyDominates(LoopBypassBlocks.front(), LoopExitBlock) &&
2793          "Entry does not dominate exit.");
2794
2795   for (unsigned I = 1, E = LoopBypassBlocks.size(); I != E; ++I)
2796     DT->addNewBlock(LoopBypassBlocks[I], LoopBypassBlocks[I-1]);
2797   DT->addNewBlock(LoopVectorPreHeader, LoopBypassBlocks.back());
2798   DT->addNewBlock(LoopVectorBody, LoopVectorPreHeader);
2799   DT->addNewBlock(LoopMiddleBlock, LoopBypassBlocks.front());
2800   DT->addNewBlock(LoopScalarPreHeader, LoopMiddleBlock);
2801   DT->changeImmediateDominator(LoopScalarBody, LoopScalarPreHeader);
2802   DT->changeImmediateDominator(LoopExitBlock, LoopMiddleBlock);
2803
2804   DEBUG(DT->verifyAnalysis());
2805 }
2806
2807 bool LoopVectorizationLegality::canVectorizeWithIfConvert() {
2808   if (!EnableIfConversion)
2809     return false;
2810
2811   assert(TheLoop->getNumBlocks() > 1 && "Single block loops are vectorizable");
2812
2813   // A list of pointers that we can safely read and write to.
2814   SmallPtrSet<Value *, 8> SafePointes;
2815
2816   // Collect safe addresses.
2817   for (Loop::block_iterator BI = TheLoop->block_begin(),
2818          BE = TheLoop->block_end(); BI != BE; ++BI) {
2819     BasicBlock *BB = *BI;
2820
2821     if (blockNeedsPredication(BB))
2822       continue;
2823
2824     for (BasicBlock::iterator I = BB->begin(), E = BB->end(); I != E; ++I) {
2825       if (LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(I))
2826         SafePointes.insert(LI->getPointerOperand());
2827       else if (StoreInst *SI = dyn_cast<StoreInst>(I))
2828         SafePointes.insert(SI->getPointerOperand());
2829     }
2830   }
2831
2832   // Collect the blocks that need predication.
2833   for (Loop::block_iterator BI = TheLoop->block_begin(),
2834          BE = TheLoop->block_end(); BI != BE; ++BI) {
2835     BasicBlock *BB = *BI;
2836
2837     // We don't support switch statements inside loops.
2838     if (!isa<BranchInst>(BB->getTerminator()))
2839       return false;
2840
2841     // We must be able to predicate all blocks that need to be predicated.
2842     if (blockNeedsPredication(BB) && !blockCanBePredicated(BB, SafePointes))
2843       return false;
2844   }
2845
2846   // We can if-convert this loop.
2847   return true;
2848 }
2849
2850 bool LoopVectorizationLegality::canVectorize() {
2851   // We must have a loop in canonical form. Loops with indirectbr in them cannot
2852   // be canonicalized.
2853   if (!TheLoop->getLoopPreheader())
2854     return false;
2855
2856   // We can only vectorize innermost loops.
2857   if (TheLoop->getSubLoopsVector().size())
2858     return false;
2859
2860   // We must have a single backedge.
2861   if (TheLoop->getNumBackEdges() != 1)
2862     return false;
2863
2864   // We must have a single exiting block.
2865   if (!TheLoop->getExitingBlock())
2866     return false;
2867
2868   // We need to have a loop header.
2869   DEBUG(dbgs() << "LV: Found a loop: " <<
2870         TheLoop->getHeader()->getName() << '\n');
2871
2872   // Check if we can if-convert non-single-bb loops.
2873   unsigned NumBlocks = TheLoop->getNumBlocks();
2874   if (NumBlocks != 1 && !canVectorizeWithIfConvert()) {
2875     DEBUG(dbgs() << "LV: Can't if-convert the loop.\n");
2876     return false;
2877   }
2878
2879   // ScalarEvolution needs to be able to find the exit count.
2880   const SCEV *ExitCount = SE->getBackedgeTakenCount(TheLoop);
2881   if (ExitCount == SE->getCouldNotCompute()) {
2882     DEBUG(dbgs() << "LV: SCEV could not compute the loop exit count.\n");
2883     return false;
2884   }
2885
2886   // Do not loop-vectorize loops with a tiny trip count.
2887   BasicBlock *Latch = TheLoop->getLoopLatch();
2888   unsigned TC = SE->getSmallConstantTripCount(TheLoop, Latch);
2889   if (TC > 0u && TC < TinyTripCountVectorThreshold) {
2890     DEBUG(dbgs() << "LV: Found a loop with a very small trip count. " <<
2891           "This loop is not worth vectorizing.\n");
2892     return false;
2893   }
2894
2895   // Check if we can vectorize the instructions and CFG in this loop.
2896   if (!canVectorizeInstrs()) {
2897     DEBUG(dbgs() << "LV: Can't vectorize the instructions or CFG\n");
2898     return false;
2899   }
2900
2901   // Go over each instruction and look at memory deps.
2902   if (!canVectorizeMemory()) {
2903     DEBUG(dbgs() << "LV: Can't vectorize due to memory conflicts\n");
2904     return false;
2905   }
2906
2907   // Collect all of the variables that remain uniform after vectorization.
2908   collectLoopUniforms();
2909
2910   DEBUG(dbgs() << "LV: We can vectorize this loop" <<
2911         (PtrRtCheck.Need ? " (with a runtime bound check)" : "")
2912         <<"!\n");
2913
2914   // Okay! We can vectorize. At this point we don't have any other mem analysis
2915   // which may limit our maximum vectorization factor, so just return true with
2916   // no restrictions.
2917   return true;
2918 }
2919
2920 static Type *convertPointerToIntegerType(DataLayout &DL, Type *Ty) {
2921   if (Ty->isPointerTy())
2922     return DL.getIntPtrType(Ty);
2923
2924   // It is possible that char's or short's overflow when we ask for the loop's
2925   // trip count, work around this by changing the type size.
2926   if (Ty->getScalarSizeInBits() < 32)
2927     return Type::getInt32Ty(Ty->getContext());
2928
2929   return Ty;
2930 }
2931
2932 static Type* getWiderType(DataLayout &DL, Type *Ty0, Type *Ty1) {
2933   Ty0 = convertPointerToIntegerType(DL, Ty0);
2934   Ty1 = convertPointerToIntegerType(DL, Ty1);
2935   if (Ty0->getScalarSizeInBits() > Ty1->getScalarSizeInBits())
2936     return Ty0;
2937   return Ty1;
2938 }
2939
2940 /// \brief Check that the instruction has outside loop users and is not an
2941 /// identified reduction variable.
2942 static bool hasOutsideLoopUser(const Loop *TheLoop, Instruction *Inst,
2943                                SmallPtrSet<Value *, 4> &Reductions) {
2944   // Reduction instructions are allowed to have exit users. All other
2945   // instructions must not have external users.
2946   if (!Reductions.count(Inst))
2947     //Check that all of the users of the loop are inside the BB.
2948     for (Value::use_iterator I = Inst->use_begin(), E = Inst->use_end();
2949          I != E; ++I) {
2950       Instruction *U = cast<Instruction>(*I);
2951       // This user may be a reduction exit value.
2952       if (!TheLoop->contains(U)) {
2953         DEBUG(dbgs() << "LV: Found an outside user for : " << *U << '\n');
2954         return true;
2955       }
2956     }
2957   return false;
2958 }
2959
2960 bool LoopVectorizationLegality::canVectorizeInstrs() {
2961   BasicBlock *PreHeader = TheLoop->getLoopPreheader();
2962   BasicBlock *Header = TheLoop->getHeader();
2963
2964   // Look for the attribute signaling the absence of NaNs.
2965   Function &F = *Header->getParent();
2966   if (F.hasFnAttribute("no-nans-fp-math"))
2967     HasFunNoNaNAttr = F.getAttributes().getAttribute(
2968       AttributeSet::FunctionIndex,
2969       "no-nans-fp-math").getValueAsString() == "true";
2970
2971   // For each block in the loop.
2972   for (Loop::block_iterator bb = TheLoop->block_begin(),
2973        be = TheLoop->block_end(); bb != be; ++bb) {
2974
2975     // Scan the instructions in the block and look for hazards.
2976     for (BasicBlock::iterator it = (*bb)->begin(), e = (*bb)->end(); it != e;
2977          ++it) {
2978
2979       if (PHINode *Phi = dyn_cast<PHINode>(it)) {
2980         Type *PhiTy = Phi->getType();
2981         // Check that this PHI type is allowed.
2982         if (!PhiTy->isIntegerTy() &&
2983             !PhiTy->isFloatingPointTy() &&
2984             !PhiTy->isPointerTy()) {
2985           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an non-int non-pointer PHI.\n");
2986           return false;
2987         }
2988
2989         // If this PHINode is not in the header block, then we know that we
2990         // can convert it to select during if-conversion. No need to check if
2991         // the PHIs in this block are induction or reduction variables.
2992         if (*bb != Header) {
2993           // Check that this instruction has no outside users or is an
2994           // identified reduction value with an outside user.
2995           if(!hasOutsideLoopUser(TheLoop, it, AllowedExit))
2996             continue;
2997           return false;
2998         }
2999
3000         // We only allow if-converted PHIs with more than two incoming values.
3001         if (Phi->getNumIncomingValues() != 2) {
3002           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an invalid PHI.\n");
3003           return false;
3004         }
3005
3006         // This is the value coming from the preheader.
3007         Value *StartValue = Phi->getIncomingValueForBlock(PreHeader);
3008         // Check if this is an induction variable.
3009         InductionKind IK = isInductionVariable(Phi);
3010
3011         if (IK_NoInduction != IK) {
3012           // Get the widest type.
3013           if (!WidestIndTy)
3014             WidestIndTy = convertPointerToIntegerType(*DL, PhiTy);
3015           else
3016             WidestIndTy = getWiderType(*DL, PhiTy, WidestIndTy);
3017
3018           // Int inductions are special because we only allow one IV.
3019           if (IK == IK_IntInduction) {
3020             // Use the phi node with the widest type as induction. Use the last
3021             // one if there are multiple (no good reason for doing this other
3022             // than it is expedient).
3023             if (!Induction || PhiTy == WidestIndTy)
3024               Induction = Phi;
3025           }
3026
3027           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an induction variable.\n");
3028           Inductions[Phi] = InductionInfo(StartValue, IK);
3029
3030           // Until we explicitly handle the case of an induction variable with
3031           // an outside loop user we have to give up vectorizing this loop.
3032           if (hasOutsideLoopUser(TheLoop, it, AllowedExit))
3033             return false;
3034
3035           continue;
3036         }
3037
3038         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerAdd)) {
3039           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an ADD reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3040           continue;
3041         }
3042         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerMult)) {
3043           DEBUG(dbgs() << "LV: Found a MUL reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3044           continue;
3045         }
3046         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerOr)) {
3047           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an OR reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3048           continue;
3049         }
3050         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerAnd)) {
3051           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an AND reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3052           continue;
3053         }
3054         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerXor)) {
3055           DEBUG(dbgs() << "LV: Found a XOR reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3056           continue;
3057         }
3058         if (AddReductionVar(Phi, RK_IntegerMinMax)) {
3059           DEBUG(dbgs() << "LV: Found a MINMAX reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3060           continue;
3061         }
3062         if (AddReductionVar(Phi, RK_FloatMult)) {
3063           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an FMult reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3064           continue;
3065         }
3066         if (AddReductionVar(Phi, RK_FloatAdd)) {
3067           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an FAdd reduction PHI."<< *Phi <<"\n");
3068           continue;
3069         }
3070         if (AddReductionVar(Phi, RK_FloatMinMax)) {
3071           DEBUG(dbgs() << "LV: Found an float MINMAX reduction PHI."<< *Phi <<
3072                 "\n");
3073           continue;
3074         }
3075
3076         DEBUG(dbgs() << "LV: Found an unidentified PHI."<< *Phi <<"\n");
3077         return false;
3078       }// end of PHI handling
3079
3080       // We still don't handle functions. However, we can ignore dbg intrinsic
3081       // calls and we do handle certain intrinsic and libm functions.
3082       CallInst *CI = dyn_cast<CallInst>(it);
3083       if (CI && !getIntrinsicIDForCall(CI, TLI) && !isa<DbgInfoIntrinsic>(CI)) {
3084         DEBUG(dbgs() << "LV: Found a call site.\n");
3085         return false;
3086       }
3087
3088       // Check that the instruction return type is vectorizable.
3089       // Also, we can't vectorize extractelement instructions.
3090       if ((!VectorType::isValidElementType(it->getType()) &&
3091            !it->getType()->isVoidTy()) || isa<ExtractElementInst>(it)) {
3092         DEBUG(dbgs() << "LV: Found unvectorizable type.\n");
3093         return false;
3094       }
3095
3096       // Check that the stored type is vectorizable.
3097       if (StoreInst *ST = dyn_cast<StoreInst>(it)) {
3098         Type *T = ST->getValueOperand()->getType();
3099         if (!VectorType::isValidElementType(T))
3100           return false;
3101       }
3102
3103       // Reduction instructions are allowed to have exit users.
3104       // All other instructions must not have external users.
3105       if (hasOutsideLoopUser(TheLoop, it, AllowedExit))
3106         return false;
3107
3108     } // next instr.
3109
3110   }
3111
3112   if (!Induction) {
3113     DEBUG(dbgs() << "LV: Did not find one integer induction var.\n");
3114     if (Inductions.empty())
3115       return false;
3116   }
3117
3118   return true;
3119 }
3120
3121 void LoopVectorizationLegality::collectLoopUniforms() {
3122   // We now know that the loop is vectorizable!
3123   // Collect variables that will remain uniform after vectorization.
3124   std::vector<Value*> Worklist;
3125   BasicBlock *Latch = TheLoop->getLoopLatch();
3126
3127   // Start with the conditional branch and walk up the block.
3128   Worklist.push_back(Latch->getTerminator()->getOperand(0));
3129
3130   while (Worklist.size()) {
3131     Instruction *I = dyn_cast<Instruction>(Worklist.back());
3132     Worklist.pop_back();
3133
3134     // Look at instructions inside this loop.
3135     // Stop when reaching PHI nodes.
3136     // TODO: we need to follow values all over the loop, not only in this block.
3137     if (!I || !TheLoop->contains(I) || isa<PHINode>(I))
3138       continue;
3139
3140     // This is a known uniform.
3141     Uniforms.insert(I);
3142
3143     // Insert all operands.
3144     Worklist.insert(Worklist.end(), I->op_begin(), I->op_end());
3145   }
3146 }
3147
3148 namespace {
3149 /// \brief Analyses memory accesses in a loop.
3150 ///
3151 /// Checks whether run time pointer checks are needed and builds sets for data
3152 /// dependence checking.
3153 class AccessAnalysis {
3154 public:
3155   /// \brief Read or write access location.
3156   typedef PointerIntPair<Value *, 1, bool> MemAccessInfo;
3157   typedef SmallPtrSet<MemAccessInfo, 8> MemAccessInfoSet;
3158
3159   /// \brief Set of potential dependent memory accesses.
3160   typedef EquivalenceClasses<MemAccessInfo> DepCandidates;
3161
3162   AccessAnalysis(DataLayout *Dl, DepCandidates &DA) :
3163     DL(Dl), DepCands(DA), AreAllWritesIdentified(true),
3164     AreAllReadsIdentified(true), IsRTCheckNeeded(false) {}
3165
3166   /// \brief Register a load  and whether it is only read from.
3167   void addLoad(Value *Ptr, bool IsReadOnly) {
3168     Accesses.insert(MemAccessInfo(Ptr, false));
3169     if (IsReadOnly)
3170       ReadOnlyPtr.insert(Ptr);
3171   }
3172
3173   /// \brief Register a store.
3174   void addStore(Value *Ptr) {
3175     Accesses.insert(MemAccessInfo(Ptr, true));
3176   }
3177
3178   /// \brief Check whether we can check the pointers at runtime for
3179   /// non-intersection.
3180   bool canCheckPtrAtRT(LoopVectorizationLegality::RuntimePointerCheck &RtCheck,
3181                        unsigned &NumComparisons, ScalarEvolution *SE,
3182                        Loop *TheLoop, bool ShouldCheckStride = false);
3183
3184   /// \brief Goes over all memory accesses, checks whether a RT check is needed
3185   /// and builds sets of dependent accesses.
3186   void buildDependenceSets() {
3187     // Process read-write pointers first.
3188     processMemAccesses(false);
3189     // Next, process read pointers.
3190     processMemAccesses(true);
3191   }
3192
3193   bool isRTCheckNeeded() { return IsRTCheckNeeded; }
3194
3195   bool isDependencyCheckNeeded() { return !CheckDeps.empty(); }
3196   void resetDepChecks() { CheckDeps.clear(); }
3197
3198   MemAccessInfoSet &getDependenciesToCheck() { return CheckDeps; }
3199
3200 private:
3201   typedef SetVector<MemAccessInfo> PtrAccessSet;
3202   typedef DenseMap<Value*, MemAccessInfo> UnderlyingObjToAccessMap;
3203
3204   /// \brief Go over all memory access or only the deferred ones if
3205   /// \p UseDeferred is true and check whether runtime pointer checks are needed
3206   /// and build sets of dependency check candidates.
3207   void processMemAccesses(bool UseDeferred);
3208
3209   /// Set of all accesses.
3210   PtrAccessSet Accesses;
3211
3212   /// Set of access to check after all writes have been processed.
3213   PtrAccessSet DeferredAccesses;
3214
3215   /// Map of pointers to last access encountered.
3216   UnderlyingObjToAccessMap ObjToLastAccess;
3217
3218   /// Set of accesses that need a further dependence check.
3219   MemAccessInfoSet CheckDeps;
3220
3221   /// Set of pointers that are read only.
3222   SmallPtrSet<Value*, 16> ReadOnlyPtr;
3223
3224   /// Set of underlying objects already written to.
3225   SmallPtrSet<Value*, 16> WriteObjects;
3226
3227   DataLayout *DL;
3228
3229   /// Sets of potentially dependent accesses - members of one set share an
3230   /// underlying pointer. The set "CheckDeps" identfies which sets really need a
3231   /// dependence check.
3232   DepCandidates &DepCands;
3233
3234   bool AreAllWritesIdentified;
3235   bool AreAllReadsIdentified;
3236   bool IsRTCheckNeeded;
3237 };
3238
3239 } // end anonymous namespace
3240
3241 /// \brief Check whether a pointer can participate in a runtime bounds check.
3242 static bool hasComputableBounds(ScalarEvolution *SE, Value *Ptr) {
3243   const SCEV *PtrScev = SE->getSCEV(Ptr);
3244   const SCEVAddRecExpr *AR = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(PtrScev);
3245   if (!AR)
3246     return false;
3247
3248   return AR->isAffine();
3249 }
3250
3251 /// \brief Check the stride of the pointer and ensure that it does not wrap in
3252 /// the address space.
3253 static int isStridedPtr(ScalarEvolution *SE, DataLayout *DL, Value *Ptr,
3254                         const Loop *Lp);
3255
3256 bool AccessAnalysis::canCheckPtrAtRT(
3257                        LoopVectorizationLegality::RuntimePointerCheck &RtCheck,
3258                         unsigned &NumComparisons, ScalarEvolution *SE,
3259                         Loop *TheLoop, bool ShouldCheckStride) {
3260   // Find pointers with computable bounds. We are going to use this information
3261   // to place a runtime bound check.
3262   unsigned NumReadPtrChecks = 0;
3263   unsigned NumWritePtrChecks = 0;
3264   bool CanDoRT = true;
3265
3266   bool IsDepCheckNeeded = isDependencyCheckNeeded();
3267   // We assign consecutive id to access from different dependence sets.
3268   // Accesses within the same set don't need a runtime check.
3269   unsigned RunningDepId = 1;
3270   DenseMap<Value *, unsigned> DepSetId;
3271
3272   for (PtrAccessSet::iterator AI = Accesses.begin(), AE = Accesses.end();
3273        AI != AE; ++AI) {
3274     const MemAccessInfo &Access = *AI;
3275     Value *Ptr = Access.getPointer();
3276     bool IsWrite = Access.getInt();
3277
3278     // Just add write checks if we have both.
3279     if (!IsWrite && Accesses.count(MemAccessInfo(Ptr, true)))
3280       continue;
3281
3282     if (IsWrite)
3283       ++NumWritePtrChecks;
3284     else
3285       ++NumReadPtrChecks;
3286
3287     if (hasComputableBounds(SE, Ptr) &&
3288         // When we run after a failing dependency check we have to make sure we
3289         // don't have wrapping pointers.
3290         (!ShouldCheckStride || isStridedPtr(SE, DL, Ptr, TheLoop) == 1)) {
3291       // The id of the dependence set.
3292       unsigned DepId;
3293
3294       if (IsDepCheckNeeded) {
3295         Value *Leader = DepCands.getLeaderValue(Access).getPointer();
3296         unsigned &LeaderId = DepSetId[Leader];
3297         if (!LeaderId)
3298           LeaderId = RunningDepId++;
3299         DepId = LeaderId;
3300       } else
3301         // Each access has its own dependence set.
3302         DepId = RunningDepId++;
3303
3304       RtCheck.insert(SE, TheLoop, Ptr, IsWrite, DepId);
3305
3306       DEBUG(dbgs() << "LV: Found a runtime check ptr:" << *Ptr << '\n');
3307     } else {
3308       CanDoRT = false;
3309     }
3310   }
3311
3312   if (IsDepCheckNeeded && CanDoRT && RunningDepId == 2)
3313     NumComparisons = 0; // Only one dependence set.
3314   else {
3315     NumComparisons = (NumWritePtrChecks * (NumReadPtrChecks +
3316                                            NumWritePtrChecks - 1));
3317   }
3318
3319   // If the pointers that we would use for the bounds comparison have different
3320   // address spaces, assume the values aren't directly comparable, so we can't
3321   // use them for the runtime check. We also have to assume they could
3322   // overlap. In the future there should be metadata for whether address spaces
3323   // are disjoint.
3324   unsigned NumPointers = RtCheck.Pointers.size();
3325   for (unsigned i = 0; i < NumPointers; ++i) {
3326     for (unsigned j = i + 1; j < NumPointers; ++j) {
3327       // Only need to check pointers between two different dependency sets.
3328       if (RtCheck.DependencySetId[i] == RtCheck.DependencySetId[j])
3329        continue;
3330
3331       Value *PtrI = RtCheck.Pointers[i];
3332       Value *PtrJ = RtCheck.Pointers[j];
3333
3334       unsigned ASi = PtrI->getType()->getPointerAddressSpace();
3335       unsigned ASj = PtrJ->getType()->getPointerAddressSpace();
3336       if (ASi != ASj) {
3337         DEBUG(dbgs() << "LV: Runtime check would require comparison between"
3338                        " different address spaces\n");
3339         return false;
3340       }
3341     }
3342   }
3343
3344   return CanDoRT;
3345 }
3346
3347 static bool isFunctionScopeIdentifiedObject(Value *Ptr) {
3348   return isNoAliasArgument(Ptr) || isNoAliasCall(Ptr) || isa<AllocaInst>(Ptr);
3349 }
3350
3351 void AccessAnalysis::processMemAccesses(bool UseDeferred) {
3352   // We process the set twice: first we process read-write pointers, last we
3353   // process read-only pointers. This allows us to skip dependence tests for
3354   // read-only pointers.
3355
3356   PtrAccessSet &S = UseDeferred ? DeferredAccesses : Accesses;
3357   for (PtrAccessSet::iterator AI = S.begin(), AE = S.end(); AI != AE; ++AI) {
3358     const MemAccessInfo &Access = *AI;
3359     Value *Ptr = Access.getPointer();
3360     bool IsWrite = Access.getInt();
3361
3362     DepCands.insert(Access);
3363
3364     // Memorize read-only pointers for later processing and skip them in the
3365     // first round (they need to be checked after we have seen all write
3366     // pointers). Note: we also mark pointer that are not consecutive as
3367     // "read-only" pointers (so that we check "a[b[i]] +="). Hence, we need the
3368     // second check for "!IsWrite".
3369     bool IsReadOnlyPtr = ReadOnlyPtr.count(Ptr) && !IsWrite;
3370     if (!UseDeferred && IsReadOnlyPtr) {
3371       DeferredAccesses.insert(Access);
3372       continue;
3373     }
3374
3375     bool NeedDepCheck = false;
3376     // Check whether there is the possiblity of dependency because of underlying
3377     // objects being the same.
3378     typedef SmallVector<Value*, 16> ValueVector;
3379     ValueVector TempObjects;
3380     GetUnderlyingObjects(Ptr, TempObjects, DL);
3381     for (ValueVector::iterator UI = TempObjects.begin(), UE = TempObjects.end();
3382          UI != UE; ++UI) {
3383       Value *UnderlyingObj = *UI;
3384
3385       // If this is a write then it needs to be an identified object.  If this a
3386       // read and all writes (so far) are identified function scope objects we
3387       // don't need an identified underlying object but only an Argument (the
3388       // next write is going to invalidate this assumption if it is
3389       // unidentified).
3390       // This is a micro-optimization for the case where all writes are
3391       // identified and we have one argument pointer.
3392       // Otherwise, we do need a runtime check.
3393       if ((IsWrite && !isFunctionScopeIdentifiedObject(UnderlyingObj)) ||
3394           (!IsWrite && (!AreAllWritesIdentified ||
3395                         !isa<Argument>(UnderlyingObj)) &&
3396            !isIdentifiedObject(UnderlyingObj))) {
3397         DEBUG(dbgs() << "LV: Found an unidentified " <<
3398               (IsWrite ?  "write" : "read" ) << " ptr: " << *UnderlyingObj <<
3399               "\n");
3400         IsRTCheckNeeded = (IsRTCheckNeeded ||
3401                            !isIdentifiedObject(UnderlyingObj) ||
3402                            !AreAllReadsIdentified);
3403
3404         if (IsWrite)
3405           AreAllWritesIdentified = false;
3406         if (!IsWrite)
3407           AreAllReadsIdentified = false;
3408       }
3409
3410       // If this is a write - check other reads and writes for conflicts.  If
3411       // this is a read only check other writes for conflicts (but only if there
3412       // is no other write to the ptr - this is an optimization to catch "a[i] =
3413       // a[i] + " without having to do a dependence check).
3414       if ((IsWrite || IsReadOnlyPtr) && WriteObjects.count(UnderlyingObj))
3415         NeedDepCheck = true;
3416
3417       if (IsWrite)
3418         WriteObjects.insert(UnderlyingObj);
3419
3420       // Create sets of pointers connected by shared underlying objects.
3421       UnderlyingObjToAccessMap::iterator Prev =
3422         ObjToLastAccess.find(UnderlyingObj);
3423       if (Prev != ObjToLastAccess.end())
3424         DepCands.unionSets(Access, Prev->second);
3425
3426       ObjToLastAccess[UnderlyingObj] = Access;
3427     }
3428
3429     if (NeedDepCheck)
3430       CheckDeps.insert(Access);
3431   }
3432 }
3433
3434 namespace {
3435 /// \brief Checks memory dependences among accesses to the same underlying
3436 /// object to determine whether there vectorization is legal or not (and at
3437 /// which vectorization factor).
3438 ///
3439 /// This class works under the assumption that we already checked that memory
3440 /// locations with different underlying pointers are "must-not alias".
3441 /// We use the ScalarEvolution framework to symbolically evalutate access
3442 /// functions pairs. Since we currently don't restructure the loop we can rely
3443 /// on the program order of memory accesses to determine their safety.
3444 /// At the moment we will only deem accesses as safe for:
3445 ///  * A negative constant distance assuming program order.
3446 ///
3447 ///      Safe: tmp = a[i + 1];     OR     a[i + 1] = x;
3448 ///            a[i] = tmp;                y = a[i];
3449 ///
3450 ///   The latter case is safe because later checks guarantuee that there can't
3451 ///   be a cycle through a phi node (that is, we check that "x" and "y" is not
3452 ///   the same variable: a header phi can only be an induction or a reduction, a
3453 ///   reduction can't have a memory sink, an induction can't have a memory
3454 ///   source). This is important and must not be violated (or we have to
3455 ///   resort to checking for cycles through memory).
3456 ///
3457 ///  * A positive constant distance assuming program order that is bigger
3458 ///    than the biggest memory access.
3459 ///
3460 ///     tmp = a[i]        OR              b[i] = x
3461 ///     a[i+2] = tmp                      y = b[i+2];
3462 ///
3463 ///     Safe distance: 2 x sizeof(a[0]), and 2 x sizeof(b[0]), respectively.
3464 ///
3465 ///  * Zero distances and all accesses have the same size.
3466 ///
3467 class MemoryDepChecker {
3468 public:
3469   typedef PointerIntPair<Value *, 1, bool> MemAccessInfo;
3470   typedef SmallPtrSet<MemAccessInfo, 8> MemAccessInfoSet;
3471
3472   MemoryDepChecker(ScalarEvolution *Se, DataLayout *Dl, const Loop *L)
3473       : SE(Se), DL(Dl), InnermostLoop(L), AccessIdx(0),
3474         ShouldRetryWithRuntimeCheck(false) {}
3475
3476   /// \brief Register the location (instructions are given increasing numbers)
3477   /// of a write access.
3478   void addAccess(StoreInst *SI) {
3479     Value *Ptr = SI->getPointerOperand();
3480     Accesses[MemAccessInfo(Ptr, true)].push_back(AccessIdx);
3481     InstMap.push_back(SI);
3482     ++AccessIdx;
3483   }
3484
3485   /// \brief Register the location (instructions are given increasing numbers)
3486   /// of a write access.
3487   void addAccess(LoadInst *LI) {
3488     Value *Ptr = LI->getPointerOperand();
3489     Accesses[MemAccessInfo(Ptr, false)].push_back(AccessIdx);
3490     InstMap.push_back(LI);
3491     ++AccessIdx;
3492   }
3493
3494   /// \brief Check whether the dependencies between the accesses are safe.
3495   ///
3496   /// Only checks sets with elements in \p CheckDeps.
3497   bool areDepsSafe(AccessAnalysis::DepCandidates &AccessSets,
3498                    MemAccessInfoSet &CheckDeps);
3499
3500   /// \brief The maximum number of bytes of a vector register we can vectorize
3501   /// the accesses safely with.
3502   unsigned getMaxSafeDepDistBytes() { return MaxSafeDepDistBytes; }
3503
3504   /// \brief In same cases when the dependency check fails we can still
3505   /// vectorize the loop with a dynamic array access check.
3506   bool shouldRetryWithRuntimeCheck() { return ShouldRetryWithRuntimeCheck; }
3507
3508 private:
3509   ScalarEvolution *SE;
3510   DataLayout *DL;
3511   const Loop *InnermostLoop;
3512
3513   /// \brief Maps access locations (ptr, read/write) to program order.
3514   DenseMap<MemAccessInfo, std::vector<unsigned> > Accesses;
3515
3516   /// \brief Memory access instructions in program order.
3517   SmallVector<Instruction *, 16> InstMap;
3518
3519   /// \brief The program order index to be used for the next instruction.
3520   unsigned AccessIdx;
3521
3522   // We can access this many bytes in parallel safely.
3523   unsigned MaxSafeDepDistBytes;
3524
3525   /// \brief If we see a non-constant dependence distance we can still try to
3526   /// vectorize this loop with runtime checks.
3527   bool ShouldRetryWithRuntimeCheck;
3528
3529   /// \brief Check whether there is a plausible dependence between the two
3530   /// accesses.
3531   ///
3532   /// Access \p A must happen before \p B in program order. The two indices
3533   /// identify the index into the program order map.
3534   ///
3535   /// This function checks  whether there is a plausible dependence (or the
3536   /// absence of such can't be proved) between the two accesses. If there is a
3537   /// plausible dependence but the dependence distance is bigger than one
3538   /// element access it records this distance in \p MaxSafeDepDistBytes (if this
3539   /// distance is smaller than any other distance encountered so far).
3540   /// Otherwise, this function returns true signaling a possible dependence.
3541   bool isDependent(const MemAccessInfo &A, unsigned AIdx,
3542                    const MemAccessInfo &B, unsigned BIdx);
3543
3544   /// \brief Check whether the data dependence could prevent store-load
3545   /// forwarding.
3546   bool couldPreventStoreLoadForward(unsigned Distance, unsigned TypeByteSize);
3547 };
3548
3549 } // end anonymous namespace
3550
3551 static bool isInBoundsGep(Value *Ptr) {
3552   if (GetElementPtrInst *GEP = dyn_cast<GetElementPtrInst>(Ptr))
3553     return GEP->isInBounds();
3554   return false;
3555 }
3556
3557 /// \brief Check whether the access through \p Ptr has a constant stride.
3558 static int isStridedPtr(ScalarEvolution *SE, DataLayout *DL, Value *Ptr,
3559                         const Loop *Lp) {
3560   const Type *Ty = Ptr->getType();
3561   assert(Ty->isPointerTy() && "Unexpected non-ptr");
3562
3563   // Make sure that the pointer does not point to aggregate types.
3564   const PointerType *PtrTy = cast<PointerType>(Ty);
3565   if (PtrTy->getElementType()->isAggregateType()) {
3566     DEBUG(dbgs() << "LV: Bad stride - Not a pointer to a scalar type" << *Ptr <<
3567           "\n");
3568     return 0;
3569   }
3570
3571   const SCEV *PtrScev = SE->getSCEV(Ptr);
3572   const SCEVAddRecExpr *AR = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(PtrScev);
3573   if (!AR) {
3574     DEBUG(dbgs() << "LV: Bad stride - Not an AddRecExpr pointer "
3575           << *Ptr << " SCEV: " << *PtrScev << "\n");
3576     return 0;
3577   }
3578
3579   // The accesss function must stride over the innermost loop.
3580   if (Lp != AR->getLoop()) {
3581     DEBUG(dbgs() << "LV: Bad stride - Not striding over innermost loop " <<
3582           *Ptr << " SCEV: " << *PtrScev << "\n");
3583   }
3584
3585   // The address calculation must not wrap. Otherwise, a dependence could be
3586   // inverted.
3587   // An inbounds getelementptr that is a AddRec with a unit stride
3588   // cannot wrap per definition. The unit stride requirement is checked later.
3589   // An getelementptr without an inbounds attribute and unit stride would have
3590   // to access the pointer value "0" which is undefined behavior in address
3591   // space 0, therefore we can also vectorize this case.
3592   bool IsInBoundsGEP = isInBoundsGep(Ptr);
3593   bool IsNoWrapAddRec = AR->getNoWrapFlags(SCEV::NoWrapMask);
3594   bool IsInAddressSpaceZero = PtrTy->getAddressSpace() == 0;
3595   if (!IsNoWrapAddRec && !IsInBoundsGEP && !IsInAddressSpaceZero) {
3596     DEBUG(dbgs() << "LV: Bad stride - Pointer may wrap in the address space "
3597           << *Ptr << " SCEV: " << *PtrScev << "\n");
3598     return 0;
3599   }
3600
3601   // Check the step is constant.
3602   const SCEV *Step = AR->getStepRecurrence(*SE);
3603
3604   // Calculate the pointer stride and check if it is consecutive.
3605   const SCEVConstant *C = dyn_cast<SCEVConstant>(Step);
3606   if (!C) {
3607     DEBUG(dbgs() << "LV: Bad stride - Not a constant strided " << *Ptr <<
3608           " SCEV: " << *PtrScev << "\n");
3609     return 0;
3610   }
3611
3612   int64_t Size = DL->getTypeAllocSize(PtrTy->getElementType());
3613   const APInt &APStepVal = C->getValue()->getValue();
3614
3615   // Huge step value - give up.
3616   if (APStepVal.getBitWidth() > 64)
3617     return 0;
3618
3619   int64_t StepVal = APStepVal.getSExtValue();
3620
3621   // Strided access.
3622   int64_t Stride = StepVal / Size;
3623   int64_t Rem = StepVal % Size;
3624   if (Rem)
3625     return 0;
3626
3627   // If the SCEV could wrap but we have an inbounds gep with a unit stride we
3628   // know we can't "wrap around the address space". In case of address space
3629   // zero we know that this won't happen without triggering undefined behavior.
3630   if (!IsNoWrapAddRec && (IsInBoundsGEP || IsInAddressSpaceZero) &&
3631       Stride != 1 && Stride != -1)
3632     return 0;
3633
3634   return Stride;
3635 }
3636
3637 bool MemoryDepChecker::couldPreventStoreLoadForward(unsigned Distance,
3638                                                     unsigned TypeByteSize) {
3639   // If loads occur at a distance that is not a multiple of a feasible vector
3640   // factor store-load forwarding does not take place.
3641   // Positive dependences might cause troubles because vectorizing them might
3642   // prevent store-load forwarding making vectorized code run a lot slower.
3643   //   a[i] = a[i-3] ^ a[i-8];
3644   //   The stores to a[i:i+1] don't align with the stores to a[i-3:i-2] and
3645   //   hence on your typical architecture store-load forwarding does not take
3646   //   place. Vectorizing in such cases does not make sense.
3647   // Store-load forwarding distance.
3648   const unsigned NumCyclesForStoreLoadThroughMemory = 8*TypeByteSize;
3649   // Maximum vector factor.
3650   unsigned MaxVFWithoutSLForwardIssues = MaxVectorWidth*TypeByteSize;
3651   if(MaxSafeDepDistBytes < MaxVFWithoutSLForwardIssues)
3652     MaxVFWithoutSLForwardIssues = MaxSafeDepDistBytes;
3653
3654   for (unsigned vf = 2*TypeByteSize; vf <= MaxVFWithoutSLForwardIssues;
3655        vf *= 2) {
3656     if (Distance % vf && Distance / vf < NumCyclesForStoreLoadThroughMemory) {
3657       MaxVFWithoutSLForwardIssues = (vf >>=1);
3658       break;
3659     }
3660   }
3661
3662   if (MaxVFWithoutSLForwardIssues< 2*TypeByteSize) {
3663     DEBUG(dbgs() << "LV: Distance " << Distance <<
3664           " that could cause a store-load forwarding conflict\n");
3665     return true;
3666   }
3667
3668   if (MaxVFWithoutSLForwardIssues < MaxSafeDepDistBytes &&
3669       MaxVFWithoutSLForwardIssues != MaxVectorWidth*TypeByteSize)
3670     MaxSafeDepDistBytes = MaxVFWithoutSLForwardIssues;
3671   return false;
3672 }
3673
3674 bool MemoryDepChecker::isDependent(const MemAccessInfo &A, unsigned AIdx,
3675                                    const MemAccessInfo &B, unsigned BIdx) {
3676   assert (AIdx < BIdx && "Must pass arguments in program order");
3677
3678   Value *APtr = A.getPointer();
3679   Value *BPtr = B.getPointer();
3680   bool AIsWrite = A.getInt();
3681   bool BIsWrite = B.getInt();
3682
3683   // Two reads are independent.
3684   if (!AIsWrite && !BIsWrite)
3685     return false;
3686
3687   const SCEV *AScev = SE->getSCEV(APtr);
3688   const SCEV *BScev = SE->getSCEV(BPtr);
3689
3690   int StrideAPtr = isStridedPtr(SE, DL, APtr, InnermostLoop);
3691   int StrideBPtr = isStridedPtr(SE, DL, BPtr, InnermostLoop);
3692
3693   const SCEV *Src = AScev;
3694   const SCEV *Sink = BScev;
3695
3696   // If the induction step is negative we have to invert source and sink of the
3697   // dependence.
3698   if (StrideAPtr < 0) {
3699     //Src = BScev;
3700     //Sink = AScev;
3701     std::swap(APtr, BPtr);
3702     std::swap(Src, Sink);
3703     std::swap(AIsWrite, BIsWrite);
3704     std::swap(AIdx, BIdx);
3705     std::swap(StrideAPtr, StrideBPtr);
3706   }
3707
3708   const SCEV *Dist = SE->getMinusSCEV(Sink, Src);
3709
3710   DEBUG(dbgs() << "LV: Src Scev: " << *Src << "Sink Scev: " << *Sink
3711         << "(Induction step: " << StrideAPtr <<  ")\n");
3712   DEBUG(dbgs() << "LV: Distance for " << *InstMap[AIdx] << " to "
3713         << *InstMap[BIdx] << ": " << *Dist << "\n");
3714
3715   // Need consecutive accesses. We don't want to vectorize
3716   // "A[B[i]] += ..." and similar code or pointer arithmetic that could wrap in
3717   // the address space.
3718   if (!StrideAPtr || !StrideBPtr || StrideAPtr != StrideBPtr){
3719     DEBUG(dbgs() << "Non-consecutive pointer access\n");
3720     return true;
3721   }
3722
3723   const SCEVConstant *C = dyn_cast<SCEVConstant>(Dist);
3724   if (!C) {
3725     DEBUG(dbgs() << "LV: Dependence because of non-constant distance\n");
3726     ShouldRetryWithRuntimeCheck = true;
3727     return true;
3728   }
3729
3730   Type *ATy = APtr->getType()->getPointerElementType();
3731   Type *BTy = BPtr->getType()->getPointerElementType();
3732   unsigned TypeByteSize = DL->getTypeAllocSize(ATy);
3733
3734   // Negative distances are not plausible dependencies.
3735   const APInt &Val = C->getValue()->getValue();
3736   if (Val.isNegative()) {
3737     bool IsTrueDataDependence = (AIsWrite && !BIsWrite);
3738     if (IsTrueDataDependence &&
3739         (couldPreventStoreLoadForward(Val.abs().getZExtValue(), TypeByteSize) ||
3740          ATy != BTy))
3741       return true;
3742
3743     DEBUG(dbgs() << "LV: Dependence is negative: NoDep\n");
3744     return false;
3745   }
3746
3747   // Write to the same location with the same size.
3748   // Could be improved to assert type sizes are the same (i32 == float, etc).
3749   if (Val == 0) {
3750     if (ATy == BTy)
3751       return false;
3752     DEBUG(dbgs() << "LV: Zero dependence difference but different types\n");
3753     return true;
3754   }
3755
3756   assert(Val.isStrictlyPositive() && "Expect a positive value");
3757
3758   // Positive distance bigger than max vectorization factor.
3759   if (ATy != BTy) {
3760     DEBUG(dbgs() <<
3761           "LV: ReadWrite-Write positive dependency with different types\n");
3762     return false;
3763   }
3764
3765   unsigned Distance = (unsigned) Val.getZExtValue();
3766
3767   // Bail out early if passed-in parameters make vectorization not feasible.
3768   unsigned ForcedFactor = VectorizationFactor ? VectorizationFactor : 1;
3769   unsigned ForcedUnroll = VectorizationUnroll ? VectorizationUnroll : 1;
3770
3771   // The distance must be bigger than the size needed for a vectorized version
3772   // of the operation and the size of the vectorized operation must not be
3773   // bigger than the currrent maximum size.
3774   if (Distance < 2*TypeByteSize ||
3775       2*TypeByteSize > MaxSafeDepDistBytes ||
3776       Distance < TypeByteSize * ForcedUnroll * ForcedFactor) {
3777     DEBUG(dbgs() << "LV: Failure because of Positive distance "
3778         << Val.getSExtValue() << '\n');
3779     return true;
3780   }
3781
3782   MaxSafeDepDistBytes = Distance < MaxSafeDepDistBytes ?
3783     Distance : MaxSafeDepDistBytes;
3784
3785   bool IsTrueDataDependence = (!AIsWrite && BIsWrite);
3786   if (IsTrueDataDependence &&
3787       couldPreventStoreLoadForward(Distance, TypeByteSize))
3788      return true;
3789
3790   DEBUG(dbgs() << "LV: Positive distance " << Val.getSExtValue() <<
3791         " with max VF = " << MaxSafeDepDistBytes / TypeByteSize << '\n');
3792
3793   return false;
3794 }
3795
3796 bool
3797 MemoryDepChecker::areDepsSafe(AccessAnalysis::DepCandidates &AccessSets,
3798                               MemAccessInfoSet &CheckDeps) {
3799
3800   MaxSafeDepDistBytes = -1U;
3801   while (!CheckDeps.empty()) {
3802     MemAccessInfo CurAccess = *CheckDeps.begin();
3803
3804     // Get the relevant memory access set.
3805     EquivalenceClasses<MemAccessInfo>::iterator I =
3806       AccessSets.findValue(AccessSets.getLeaderValue(CurAccess));
3807
3808     // Check accesses within this set.
3809     EquivalenceClasses<MemAccessInfo>::member_iterator AI, AE;
3810     AI = AccessSets.member_begin(I), AE = AccessSets.member_end();
3811
3812     // Check every access pair.
3813     while (AI != AE) {
3814       CheckDeps.erase(*AI);
3815       EquivalenceClasses<MemAccessInfo>::member_iterator OI = llvm::next(AI);
3816       while (OI != AE) {
3817         // Check every accessing instruction pair in program order.
3818         for (std::vector<unsigned>::iterator I1 = Accesses[*AI].begin(),
3819              I1E = Accesses[*AI].end(); I1 != I1E; ++I1)
3820           for (std::vector<unsigned>::iterator I2 = Accesses[*OI].begin(),
3821                I2E = Accesses[*OI].end(); I2 != I2E; ++I2) {
3822             if (*I1 < *I2 && isDependent(*AI, *I1, *OI, *I2))
3823               return false;
3824             if (*I2 < *I1 && isDependent(*OI, *I2, *AI, *I1))
3825               return false;
3826           }
3827         ++OI;
3828       }
3829       AI++;
3830     }
3831   }
3832   return true;
3833 }
3834
3835 bool LoopVectorizationLegality::canVectorizeMemory() {
3836
3837   typedef SmallVector<Value*, 16> ValueVector;
3838   typedef SmallPtrSet<Value*, 16> ValueSet;
3839
3840   // Holds the Load and Store *instructions*.
3841   ValueVector Loads;
3842   ValueVector Stores;
3843
3844   // Holds all the different accesses in the loop.
3845   unsigned NumReads = 0;
3846   unsigned NumReadWrites = 0;
3847
3848   PtrRtCheck.Pointers.clear();
3849   PtrRtCheck.Need = false;
3850
3851   const bool IsAnnotatedParallel = TheLoop->isAnnotatedParallel();
3852   MemoryDepChecker DepChecker(SE, DL, TheLoop);
3853
3854   // For each block.
3855   for (Loop::block_iterator bb = TheLoop->block_begin(),
3856        be = TheLoop->block_end(); bb != be; ++bb) {
3857
3858     // Scan the BB and collect legal loads and stores.
3859     for (BasicBlock::iterator it = (*bb)->begin(), e = (*bb)->end(); it != e;
3860          ++it) {
3861
3862       // If this is a load, save it. If this instruction can read from memory
3863       // but is not a load, then we quit. Notice that we don't handle function
3864       // calls that read or write.
3865       if (it->mayReadFromMemory()) {
3866         // Many math library functions read the rounding mode. We will only
3867         // vectorize a loop if it contains known function calls that don't set
3868         // the flag. Therefore, it is safe to ignore this read from memory.
3869         CallInst *Call = dyn_cast<CallInst>(it);
3870         if (Call && getIntrinsicIDForCall(Call, TLI))
3871           continue;
3872
3873         LoadInst *Ld = dyn_cast<LoadInst>(it);
3874         if (!Ld) return false;
3875         if (!Ld->isSimple() && !IsAnnotatedParallel) {
3876           DEBUG(dbgs() << "LV: Found a non-simple load.\n");
3877           return false;
3878         }
3879         Loads.push_back(Ld);
3880         DepChecker.addAccess(Ld);
3881         continue;
3882       }
3883
3884       // Save 'store' instructions. Abort if other instructions write to memory.
3885       if (it->mayWriteToMemory()) {
3886         StoreInst *St = dyn_cast<StoreInst>(it);
3887         if (!St) return false;
3888         if (!St->isSimple() && !IsAnnotatedParallel) {
3889           DEBUG(dbgs() << "LV: Found a non-simple store.\n");
3890           return false;
3891         }
3892         Stores.push_back(St);
3893         DepChecker.addAccess(St);
3894       }
3895     } // Next instr.
3896   } // Next block.
3897
3898   // Now we have two lists that hold the loads and the stores.
3899   // Next, we find the pointers that they use.
3900
3901   // Check if we see any stores. If there are no stores, then we don't
3902   // care if the pointers are *restrict*.
3903   if (!Stores.size()) {
3904     DEBUG(dbgs() << "LV: Found a read-only loop!\n");
3905     return true;
3906   }
3907
3908   AccessAnalysis::DepCandidates DependentAccesses;
3909   AccessAnalysis Accesses(DL, DependentAccesses);
3910
3911   // Holds the analyzed pointers. We don't want to call GetUnderlyingObjects
3912   // multiple times on the same object. If the ptr is accessed twice, once
3913   // for read and once for write, it will only appear once (on the write
3914   // list). This is okay, since we are going to check for conflicts between
3915   // writes and between reads and writes, but not between reads and reads.
3916   ValueSet Seen;
3917
3918   ValueVector::iterator I, IE;
3919   for (I = Stores.begin(), IE = Stores.end(); I != IE; ++I) {
3920     StoreInst *ST = cast<StoreInst>(*I);
3921     Value* Ptr = ST->getPointerOperand();
3922
3923     if (isUniform(Ptr)) {
3924       DEBUG(dbgs() << "LV: We don't allow storing to uniform addresses\n");
3925       return false;
3926     }
3927
3928     // If we did *not* see this pointer before, insert it to  the read-write
3929     // list. At this phase it is only a 'write' list.
3930     if (Seen.insert(Ptr)) {
3931       ++NumReadWrites;
3932       Accesses.addStore(Ptr);
3933     }
3934   }
3935
3936   if (IsAnnotatedParallel) {
3937     DEBUG(dbgs()
3938           << "LV: A loop annotated parallel, ignore memory dependency "
3939           << "checks.\n");
3940     return true;
3941   }
3942
3943   for (I = Loads.begin(), IE = Loads.end(); I != IE; ++I) {
3944     LoadInst *LD = cast<LoadInst>(*I);
3945     Value* Ptr = LD->getPointerOperand();
3946     // If we did *not* see this pointer before, insert it to the
3947     // read list. If we *did* see it before, then it is already in
3948     // the read-write list. This allows us to vectorize expressions
3949     // such as A[i] += x;  Because the address of A[i] is a read-write
3950     // pointer. This only works if the index of A[i] is consecutive.
3951     // If the address of i is unknown (for example A[B[i]]) then we may
3952     // read a few words, modify, and write a few words, and some of the
3953     // words may be written to the same address.
3954     bool IsReadOnlyPtr = false;
3955     if (Seen.insert(Ptr) || !isStridedPtr(SE, DL, Ptr, TheLoop)) {
3956       ++NumReads;
3957       IsReadOnlyPtr = true;
3958     }
3959     Accesses.addLoad(Ptr, IsReadOnlyPtr);
3960   }
3961
3962   // If we write (or read-write) to a single destination and there are no
3963   // other reads in this loop then is it safe to vectorize.
3964   if (NumReadWrites == 1 && NumReads == 0) {
3965     DEBUG(dbgs() << "LV: Found a write-only loop!\n");
3966     return true;
3967   }
3968
3969   // Build dependence sets and check whether we need a runtime pointer bounds
3970   // check.
3971   Accesses.buildDependenceSets();
3972   bool NeedRTCheck = Accesses.isRTCheckNeeded();
3973
3974   // Find pointers with computable bounds. We are going to use this information
3975   // to place a runtime bound check.
3976   unsigned NumComparisons = 0;
3977   bool CanDoRT = false;
3978   if (NeedRTCheck)
3979     CanDoRT = Accesses.canCheckPtrAtRT(PtrRtCheck, NumComparisons, SE, TheLoop);
3980
3981
3982   DEBUG(dbgs() << "LV: We need to do " << NumComparisons <<
3983         " pointer comparisons.\n");
3984
3985   // If we only have one set of dependences to check pointers among we don't
3986   // need a runtime check.
3987   if (NumComparisons == 0 && NeedRTCheck)
3988     NeedRTCheck = false;
3989
3990   // Check that we did not collect too many pointers or found an unsizeable
3991   // pointer.
3992   if (!CanDoRT || NumComparisons > RuntimeMemoryCheckThreshold) {
3993     PtrRtCheck.reset();
3994     CanDoRT = false;
3995   }
3996
3997   if (CanDoRT) {
3998     DEBUG(dbgs() << "LV: We can perform a memory runtime check if needed.\n");
3999   }
4000
4001   if (NeedRTCheck && !CanDoRT) {
4002     DEBUG(dbgs() << "LV: We can't vectorize because we can't find " <<
4003           "the array bounds.\n");
4004     PtrRtCheck.reset();
4005     return false;
4006   }
4007
4008   PtrRtCheck.Need = NeedRTCheck;
4009
4010   bool CanVecMem = true;
4011   if (Accesses.isDependencyCheckNeeded()) {
4012     DEBUG(dbgs() << "LV: Checking memory dependencies\n");
4013     CanVecMem = DepChecker.areDepsSafe(DependentAccesses,
4014                                        Accesses.getDependenciesToCheck());
4015     MaxSafeDepDistBytes = DepChecker.getMaxSafeDepDistBytes();
4016
4017     if (!CanVecMem && DepChecker.shouldRetryWithRuntimeCheck()) {
4018       DEBUG(dbgs() << "LV: Retrying with memory checks\n");
4019       NeedRTCheck = true;
4020
4021       // Clear the dependency checks. We assume they are not needed.
4022       Accesses.resetDepChecks();
4023
4024       PtrRtCheck.reset();
4025       PtrRtCheck.Need = true;
4026
4027       CanDoRT = Accesses.canCheckPtrAtRT(PtrRtCheck, NumComparisons, SE,
4028                                          TheLoop, true);
4029       // Check that we did not collect too many pointers or found an unsizeable
4030       // pointer.
4031       if (!CanDoRT || NumComparisons > RuntimeMemoryCheckThreshold) {
4032         DEBUG(dbgs() << "LV: Can't vectorize with memory checks\n");
4033         PtrRtCheck.reset();
4034         return false;
4035       }
4036
4037       CanVecMem = true;
4038     }
4039   }
4040
4041   DEBUG(dbgs() << "LV: We" << (NeedRTCheck ? "" : " don't") <<
4042         " need a runtime memory check.\n");
4043
4044   return CanVecMem;
4045 }
4046
4047 static bool hasMultipleUsesOf(Instruction *I,
4048                               SmallPtrSet<Instruction *, 8> &Insts) {
4049   unsigned NumUses = 0;
4050   for(User::op_iterator Use = I->op_begin(), E = I->op_end(); Use != E; ++Use) {
4051     if (Insts.count(dyn_cast<Instruction>(*Use)))
4052       ++NumUses;
4053     if (NumUses > 1)
4054       return true;
4055   }
4056
4057   return false;
4058 }
4059
4060 static bool areAllUsesIn(Instruction *I, SmallPtrSet<Instruction *, 8> &Set) {
4061   for(User::op_iterator Use = I->op_begin(), E = I->op_end(); Use != E; ++Use)
4062     if (!Set.count(dyn_cast<Instruction>(*Use)))
4063       return false;
4064   return true;
4065 }
4066
4067 bool LoopVectorizationLegality::AddReductionVar(PHINode *Phi,
4068                                                 ReductionKind Kind) {
4069   if (Phi->getNumIncomingValues() != 2)
4070     return false;
4071
4072   // Reduction variables are only found in the loop header block.
4073   if (Phi->getParent() != TheLoop->getHeader())
4074     return false;
4075
4076   // Obtain the reduction start value from the value that comes from the loop
4077   // preheader.
4078   Value *RdxStart = Phi->getIncomingValueForBlock(TheLoop->getLoopPreheader());
4079
4080   // ExitInstruction is the single value which is used outside the loop.
4081   // We only allow for a single reduction value to be used outside the loop.
4082   // This includes users of the reduction, variables (which form a cycle
4083   // which ends in the phi node).
4084   Instruction *ExitInstruction = 0;
4085   // Indicates that we found a reduction operation in our scan.
4086   bool FoundReduxOp = false;
4087
4088   // We start with the PHI node and scan for all of the users of this
4089   // instruction. All users must be instructions that can be used as reduction
4090   // variables (such as ADD). We must have a single out-of-block user. The cycle
4091   // must include the original PHI.
4092   bool FoundStartPHI = false;
4093
4094   // To recognize min/max patterns formed by a icmp select sequence, we store
4095   // the number of instruction we saw from the recognized min/max pattern,
4096   //  to make sure we only see exactly the two instructions.
4097   unsigned NumCmpSelectPatternInst = 0;
4098   ReductionInstDesc ReduxDesc(false, 0);
4099
4100   SmallPtrSet<Instruction *, 8> VisitedInsts;
4101   SmallVector<Instruction *, 8> Worklist;
4102   Worklist.push_back(Phi);
4103   VisitedInsts.insert(Phi);
4104
4105   // A value in the reduction can be used:
4106   //  - By the reduction:
4107   //      - Reduction operation:
4108   //        - One use of reduction value (safe).
4109   //        - Multiple use of reduction value (not safe).
4110   //      - PHI:
4111   //        - All uses of the PHI must be the reduction (safe).
4112   //        - Otherwise, not safe.
4113   //  - By one instruction outside of the loop (safe).
4114   //  - By further instructions outside of the loop (not safe).
4115   //  - By an instruction that is not part of the reduction (not safe).
4116   //    This is either:
4117   //      * An instruction type other than PHI or the reduction operation.
4118   //      * A PHI in the header other than the initial PHI.
4119   while (!Worklist.empty()) {
4120     Instruction *Cur = Worklist.back();
4121     Worklist.pop_back();
4122
4123     // No Users.
4124     // If the instruction has no users then this is a broken chain and can't be
4125     // a reduction variable.
4126     if (Cur->use_empty())
4127       return false;
4128
4129     bool IsAPhi = isa<PHINode>(Cur);
4130
4131     // A header PHI use other than the original PHI.
4132     if (Cur != Phi && IsAPhi && Cur->getParent() == Phi->getParent())
4133       return false;
4134
4135     // Reductions of instructions such as Div, and Sub is only possible if the
4136     // LHS is the reduction variable.
4137     if (!Cur->isCommutative() && !IsAPhi && !isa<SelectInst>(Cur) &&
4138         !isa<ICmpInst>(Cur) && !isa<FCmpInst>(Cur) &&
4139         !VisitedInsts.count(dyn_cast<Instruction>(Cur->getOperand(0))))
4140       return false;
4141
4142     // Any reduction instruction must be of one of the allowed kinds.
4143     ReduxDesc = isReductionInstr(Cur, Kind, ReduxDesc);
4144     if (!ReduxDesc.IsReduction)
4145       return false;
4146
4147     // A reduction operation must only have one use of the reduction value.
4148     if (!IsAPhi && Kind != RK_IntegerMinMax && Kind != RK_FloatMinMax &&
4149         hasMultipleUsesOf(Cur, VisitedInsts))
4150       return false;
4151
4152     // All inputs to a PHI node must be a reduction value.
4153     if(IsAPhi && Cur != Phi && !areAllUsesIn(Cur, VisitedInsts))
4154       return false;
4155
4156     if (Kind == RK_IntegerMinMax && (isa<ICmpInst>(Cur) ||
4157                                      isa<SelectInst>(Cur)))
4158       ++NumCmpSelectPatternInst;
4159     if (Kind == RK_FloatMinMax && (isa<FCmpInst>(Cur) ||
4160                                    isa<SelectInst>(Cur)))
4161       ++NumCmpSelectPatternInst;
4162
4163     // Check  whether we found a reduction operator.
4164     FoundReduxOp |= !IsAPhi;
4165
4166     // Process users of current instruction. Push non-PHI nodes after PHI nodes
4167     // onto the stack. This way we are going to have seen all inputs to PHI
4168     // nodes once we get to them.
4169     SmallVector<Instruction *, 8> NonPHIs;
4170     SmallVector<Instruction *, 8> PHIs;
4171     for (Value::use_iterator UI = Cur->use_begin(), E = Cur->use_end(); UI != E;
4172          ++UI) {
4173       Instruction *Usr = cast<Instruction>(*UI);
4174
4175       // Check if we found the exit user.
4176       BasicBlock *Parent = Usr->getParent();
4177       if (!TheLoop->contains(Parent)) {
4178         // Exit if you find multiple outside users or if the header phi node is
4179         // being used. In this case the user uses the value of the previous
4180         // iteration, in which case we would loose "VF-1" iterations of the
4181         // reduction operation if we vectorize.
4182         if (ExitInstruction != 0 || Cur == Phi)
4183           return false;
4184
4185         // The instruction used by an outside user must be the last instruction
4186         // before we feed back to the reduction phi. Otherwise, we loose VF-1
4187         // operations on the value.
4188         if (std::find(Phi->op_begin(), Phi->op_end(), Cur) == Phi->op_end())
4189          return false;
4190
4191         ExitInstruction = Cur;
4192         continue;
4193       }
4194
4195       // Process instructions only once (termination).
4196       if (VisitedInsts.insert(Usr)) {
4197         if (isa<PHINode>(Usr))
4198           PHIs.push_back(Usr);
4199         else
4200           NonPHIs.push_back(Usr);
4201       }
4202       // Remember that we completed the cycle.
4203       if (Usr == Phi)
4204         FoundStartPHI = true;
4205     }
4206     Worklist.append(PHIs.begin(), PHIs.end());
4207     Worklist.append(NonPHIs.begin(), NonPHIs.end());
4208   }
4209
4210   // This means we have seen one but not the other instruction of the
4211   // pattern or more than just a select and cmp.
4212   if ((Kind == RK_IntegerMinMax || Kind == RK_FloatMinMax) &&
4213       NumCmpSelectPatternInst != 2)
4214     return false;
4215
4216   if (!FoundStartPHI || !FoundReduxOp || !ExitInstruction)
4217     return false;
4218
4219   // We found a reduction var if we have reached the original phi node and we
4220   // only have a single instruction with out-of-loop users.
4221
4222   // This instruction is allowed to have out-of-loop users.
4223   AllowedExit.insert(ExitInstruction);
4224
4225   // Save the description of this reduction variable.
4226   ReductionDescriptor RD(RdxStart, ExitInstruction, Kind,
4227                          ReduxDesc.MinMaxKind);
4228   Reductions[Phi] = RD;
4229   // We've ended the cycle. This is a reduction variable if we have an
4230   // outside user and it has a binary op.
4231
4232   return true;
4233 }
4234
4235 /// Returns true if the instruction is a Select(ICmp(X, Y), X, Y) instruction
4236 /// pattern corresponding to a min(X, Y) or max(X, Y).
4237 LoopVectorizationLegality::ReductionInstDesc
4238 LoopVectorizationLegality::isMinMaxSelectCmpPattern(Instruction *I,
4239                                                     ReductionInstDesc &Prev) {
4240
4241   assert((isa<ICmpInst>(I) || isa<FCmpInst>(I) || isa<SelectInst>(I)) &&
4242          "Expect a select instruction");
4243   Instruction *Cmp = 0;
4244   SelectInst *Select = 0;
4245
4246   // We must handle the select(cmp()) as a single instruction. Advance to the
4247   // select.
4248   if ((Cmp = dyn_cast<ICmpInst>(I)) || (Cmp = dyn_cast<FCmpInst>(I))) {
4249     if (!Cmp->hasOneUse() || !(Select = dyn_cast<SelectInst>(*I->use_begin())))
4250       return ReductionInstDesc(false, I);
4251     return ReductionInstDesc(Select, Prev.MinMaxKind);
4252   }
4253
4254   // Only handle single use cases for now.
4255   if (!(Select = dyn_cast<SelectInst>(I)))
4256     return ReductionInstDesc(false, I);
4257   if (!(Cmp = dyn_cast<ICmpInst>(I->getOperand(0))) &&
4258       !(Cmp = dyn_cast<FCmpInst>(I->getOperand(0))))
4259     return ReductionInstDesc(false, I);
4260   if (!Cmp->hasOneUse())
4261     return ReductionInstDesc(false, I);
4262
4263   Value *CmpLeft;
4264   Value *CmpRight;
4265
4266   // Look for a min/max pattern.
4267   if (m_UMin(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4268     return ReductionInstDesc(Select, MRK_UIntMin);
4269   else if (m_UMax(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4270     return ReductionInstDesc(Select, MRK_UIntMax);
4271   else if (m_SMax(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4272     return ReductionInstDesc(Select, MRK_SIntMax);
4273   else if (m_SMin(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4274     return ReductionInstDesc(Select, MRK_SIntMin);
4275   else if (m_OrdFMin(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4276     return ReductionInstDesc(Select, MRK_FloatMin);
4277   else if (m_OrdFMax(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4278     return ReductionInstDesc(Select, MRK_FloatMax);
4279   else if (m_UnordFMin(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4280     return ReductionInstDesc(Select, MRK_FloatMin);
4281   else if (m_UnordFMax(m_Value(CmpLeft), m_Value(CmpRight)).match(Select))
4282     return ReductionInstDesc(Select, MRK_FloatMax);
4283
4284   return ReductionInstDesc(false, I);
4285 }
4286
4287 LoopVectorizationLegality::ReductionInstDesc
4288 LoopVectorizationLegality::isReductionInstr(Instruction *I,
4289                                             ReductionKind Kind,
4290                                             ReductionInstDesc &Prev) {
4291   bool FP = I->getType()->isFloatingPointTy();
4292   bool FastMath = (FP && I->isCommutative() && I->isAssociative());
4293   switch (I->getOpcode()) {
4294   default:
4295     return ReductionInstDesc(false, I);
4296   case Instruction::PHI:
4297       if (FP && (Kind != RK_FloatMult && Kind != RK_FloatAdd &&
4298                  Kind != RK_FloatMinMax))
4299         return ReductionInstDesc(false, I);
4300     return ReductionInstDesc(I, Prev.MinMaxKind);
4301   case Instruction::Sub:
4302   case Instruction::Add:
4303     return ReductionInstDesc(Kind == RK_IntegerAdd, I);
4304   case Instruction::Mul:
4305     return ReductionInstDesc(Kind == RK_IntegerMult, I);
4306   case Instruction::And:
4307     return ReductionInstDesc(Kind == RK_IntegerAnd, I);
4308   case Instruction::Or:
4309     return ReductionInstDesc(Kind == RK_IntegerOr, I);
4310   case Instruction::Xor:
4311     return ReductionInstDesc(Kind == RK_IntegerXor, I);
4312   case Instruction::FMul:
4313     return ReductionInstDesc(Kind == RK_FloatMult && FastMath, I);
4314   case Instruction::FAdd:
4315     return ReductionInstDesc(Kind == RK_FloatAdd && FastMath, I);
4316   case Instruction::FCmp:
4317   case Instruction::ICmp:
4318   case Instruction::Select:
4319     if (Kind != RK_IntegerMinMax &&
4320         (!HasFunNoNaNAttr || Kind != RK_FloatMinMax))
4321       return ReductionInstDesc(false, I);
4322     return isMinMaxSelectCmpPattern(I, Prev);
4323   }
4324 }
4325
4326 LoopVectorizationLegality::InductionKind
4327 LoopVectorizationLegality::isInductionVariable(PHINode *Phi) {
4328   Type *PhiTy = Phi->getType();
4329   // We only handle integer and pointer inductions variables.
4330   if (!PhiTy->isIntegerTy() && !PhiTy->isPointerTy())
4331     return IK_NoInduction;
4332
4333   // Check that the PHI is consecutive.
4334   const SCEV *PhiScev = SE->getSCEV(Phi);
4335   const SCEVAddRecExpr *AR = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(PhiScev);
4336   if (!AR) {
4337     DEBUG(dbgs() << "LV: PHI is not a poly recurrence.\n");
4338     return IK_NoInduction;
4339   }
4340   const SCEV *Step = AR->getStepRecurrence(*SE);
4341
4342   // Integer inductions need to have a stride of one.
4343   if (PhiTy->isIntegerTy()) {
4344     if (Step->isOne())
4345       return IK_IntInduction;
4346     if (Step->isAllOnesValue())
4347       return IK_ReverseIntInduction;
4348     return IK_NoInduction;
4349   }
4350
4351   // Calculate the pointer stride and check if it is consecutive.
4352   const SCEVConstant *C = dyn_cast<SCEVConstant>(Step);
4353   if (!C)
4354     return IK_NoInduction;
4355
4356   assert(PhiTy->isPointerTy() && "The PHI must be a pointer");
4357   uint64_t Size = DL->getTypeAllocSize(PhiTy->getPointerElementType());
4358   if (C->getValue()->equalsInt(Size))
4359     return IK_PtrInduction;
4360   else if (C->getValue()->equalsInt(0 - Size))
4361     return IK_ReversePtrInduction;
4362
4363   return IK_NoInduction;
4364 }
4365
4366 bool LoopVectorizationLegality::isInductionVariable(const Value *V) {
4367   Value *In0 = const_cast<Value*>(V);
4368   PHINode *PN = dyn_cast_or_null<PHINode>(In0);
4369   if (!PN)
4370     return false;
4371
4372   return Inductions.count(PN);
4373 }
4374
4375 bool LoopVectorizationLegality::blockNeedsPredication(BasicBlock *BB)  {
4376   assert(TheLoop->contains(BB) && "Unknown block used");
4377
4378   // Blocks that do not dominate the latch need predication.
4379   BasicBlock* Latch = TheLoop->getLoopLatch();
4380   return !DT->dominates(BB, Latch);
4381 }
4382
4383 bool LoopVectorizationLegality::blockCanBePredicated(BasicBlock *BB,
4384                                             SmallPtrSet<Value *, 8>& SafePtrs) {
4385   for (BasicBlock::iterator it = BB->begin(), e = BB->end(); it != e; ++it) {
4386     // We might be able to hoist the load.
4387     if (it->mayReadFromMemory()) {
4388       LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(it);
4389       if (!LI || !SafePtrs.count(LI->getPointerOperand()))
4390         return false;
4391     }
4392
4393     // We don't predicate stores at the moment.
4394     if (it->mayWriteToMemory() || it->mayThrow())
4395       return false;
4396
4397     // The instructions below can trap.
4398     switch (it->getOpcode()) {
4399     default: continue;
4400     case Instruction::UDiv:
4401     case Instruction::SDiv:
4402     case Instruction::URem:
4403     case Instruction::SRem:
4404              return false;
4405     }
4406   }
4407
4408   return true;
4409 }
4410
4411 LoopVectorizationCostModel::VectorizationFactor
4412 LoopVectorizationCostModel::selectVectorizationFactor(bool OptForSize,
4413                                                       unsigned UserVF) {
4414   // Width 1 means no vectorize
4415   VectorizationFactor Factor = { 1U, 0U };
4416   if (OptForSize && Legal->getRuntimePointerCheck()->Need) {
4417     DEBUG(dbgs() << "LV: Aborting. Runtime ptr check is required in Os.\n");
4418     return Factor;
4419   }
4420
4421   // Find the trip count.
4422   unsigned TC = SE->getSmallConstantTripCount(TheLoop, TheLoop->getLoopLatch());
4423   DEBUG(dbgs() << "LV: Found trip count: " << TC << '\n');
4424
4425   unsigned WidestType = getWidestType();
4426   unsigned WidestRegister = TTI.getRegisterBitWidth(true);
4427   unsigned MaxSafeDepDist = -1U;
4428   if (Legal->getMaxSafeDepDistBytes() != -1U)
4429     MaxSafeDepDist = Legal->getMaxSafeDepDistBytes() * 8;
4430   WidestRegister = ((WidestRegister < MaxSafeDepDist) ?
4431                     WidestRegister : MaxSafeDepDist);
4432   unsigned MaxVectorSize = WidestRegister / WidestType;
4433   DEBUG(dbgs() << "LV: The Widest type: " << WidestType << " bits.\n");
4434   DEBUG(dbgs() << "LV: The Widest register is: "
4435           << WidestRegister << " bits.\n");
4436
4437   if (MaxVectorSize == 0) {
4438     DEBUG(dbgs() << "LV: The target has no vector registers.\n");
4439     MaxVectorSize = 1;
4440   }
4441
4442   assert(MaxVectorSize <= 32 && "Did not expect to pack so many elements"
4443          " into one vector!");
4444
4445   unsigned VF = MaxVectorSize;
4446
4447   // If we optimize the program for size, avoid creating the tail loop.
4448   if (OptForSize) {
4449     // If we are unable to calculate the trip count then don't try to vectorize.
4450     if (TC < 2) {
4451       DEBUG(dbgs() << "LV: Aborting. A tail loop is required in Os.\n");
4452       return Factor;
4453     }
4454
4455     // Find the maximum SIMD width that can fit within the trip count.
4456     VF = TC % MaxVectorSize;
4457
4458     if (VF == 0)
4459       VF = MaxVectorSize;
4460
4461     // If the trip count that we found modulo the vectorization factor is not
4462     // zero then we require a tail.
4463     if (VF < 2) {
4464       DEBUG(dbgs() << "LV: Aborting. A tail loop is required in Os.\n");
4465       return Factor;
4466     }
4467   }
4468
4469   if (UserVF != 0) {
4470     assert(isPowerOf2_32(UserVF) && "VF needs to be a power of two");
4471     DEBUG(dbgs() << "LV: Using user VF " << UserVF << ".\n");
4472
4473     Factor.Width = UserVF;
4474     return Factor;
4475   }
4476
4477   float Cost = expectedCost(1);
4478   unsigned Width = 1;
4479   DEBUG(dbgs() << "LV: Scalar loop costs: " << (int)Cost << ".\n");
4480   for (unsigned i=2; i <= VF; i*=2) {
4481     // Notice that the vector loop needs to be executed less times, so
4482     // we need to divide the cost of the vector loops by the width of
4483     // the vector elements.
4484     float VectorCost = expectedCost(i) / (float)i;
4485     DEBUG(dbgs() << "LV: Vector loop of width " << i << " costs: " <<
4486           (int)VectorCost << ".\n");
4487     if (VectorCost < Cost) {
4488       Cost = VectorCost;
4489       Width = i;
4490     }
4491   }
4492
4493   DEBUG(dbgs() << "LV: Selecting VF = : "<< Width << ".\n");
4494   Factor.Width = Width;
4495   Factor.Cost = Width * Cost;
4496   return Factor;
4497 }
4498
4499 unsigned LoopVectorizationCostModel::getWidestType() {
4500   unsigned MaxWidth = 8;
4501
4502   // For each block.
4503   for (Loop::block_iterator bb = TheLoop->block_begin(),
4504        be = TheLoop->block_end(); bb != be; ++bb) {
4505     BasicBlock *BB = *bb;
4506
4507     // For each instruction in the loop.
4508     for (BasicBlock::iterator it = BB->begin(), e = BB->end(); it != e; ++it) {
4509       Type *T = it->getType();
4510
4511       // Only examine Loads, Stores and PHINodes.
4512       if (!isa<LoadInst>(it) && !isa<StoreInst>(it) && !isa<PHINode>(it))
4513         continue;
4514
4515       // Examine PHI nodes that are reduction variables.
4516       if (PHINode *PN = dyn_cast<PHINode>(it))
4517         if (!Legal->getReductionVars()->count(PN))
4518           continue;
4519
4520       // Examine the stored values.
4521       if (StoreInst *ST = dyn_cast<StoreInst>(it))
4522         T = ST->getValueOperand()->getType();
4523
4524       // Ignore loaded pointer types and stored pointer types that are not
4525       // consecutive. However, we do want to take consecutive stores/loads of
4526       // pointer vectors into account.
4527       if (T->isPointerTy() && !isConsecutiveLoadOrStore(it))
4528         continue;
4529
4530       MaxWidth = std::max(MaxWidth,
4531                           (unsigned)DL->getTypeSizeInBits(T->getScalarType()));
4532     }
4533   }
4534
4535   return MaxWidth;
4536 }
4537
4538 unsigned
4539 LoopVectorizationCostModel::selectUnrollFactor(bool OptForSize,
4540                                                unsigned UserUF,
4541                                                unsigned VF,
4542                                                unsigned LoopCost) {
4543
4544   // -- The unroll heuristics --
4545   // We unroll the loop in order to expose ILP and reduce the loop overhead.
4546   // There are many micro-architectural considerations that we can't predict
4547   // at this level. For example frontend pressure (on decode or fetch) due to
4548   // code size, or the number and capabilities of the execution ports.
4549   //
4550   // We use the following heuristics to select the unroll factor:
4551   // 1. If the code has reductions the we unroll in order to break the cross
4552   // iteration dependency.
4553   // 2. If the loop is really small then we unroll in order to reduce the loop
4554   // overhead.
4555   // 3. We don't unroll if we think that we will spill registers to memory due
4556   // to the increased register pressure.
4557
4558   // Use the user preference, unless 'auto' is selected.
4559   if (UserUF != 0)
4560     return UserUF;
4561
4562   // When we optimize for size we don't unroll.
4563   if (OptForSize)
4564     return 1;
4565
4566   // We used the distance for the unroll factor.
4567   if (Legal->getMaxSafeDepDistBytes() != -1U)
4568     return 1;
4569
4570   // Do not unroll loops with a relatively small trip count.
4571   unsigned TC = SE->getSmallConstantTripCount(TheLoop,
4572                                               TheLoop->getLoopLatch());
4573   if (TC > 1 && TC < TinyTripCountUnrollThreshold)
4574     return 1;
4575
4576   unsigned TargetVectorRegisters = TTI.getNumberOfRegisters(true);
4577   DEBUG(dbgs() << "LV: The target has " << TargetVectorRegisters <<
4578         " vector registers\n");
4579
4580   LoopVectorizationCostModel::RegisterUsage R = calculateRegisterUsage();
4581   // We divide by these constants so assume that we have at least one
4582   // instruction that uses at least one register.
4583   R.MaxLocalUsers = std::max(R.MaxLocalUsers, 1U);
4584   R.NumInstructions = std::max(R.NumInstructions, 1U);
4585
4586   // We calculate the unroll factor using the following formula.
4587   // Subtract the number of loop invariants from the number of available
4588   // registers. These registers are used by all of the unrolled instances.
4589   // Next, divide the remaining registers by the number of registers that is
4590   // required by the loop, in order to estimate how many parallel instances
4591   // fit without causing spills.
4592   unsigned UF = (TargetVectorRegisters - R.LoopInvariantRegs) / R.MaxLocalUsers;
4593
4594   // Clamp the unroll factor ranges to reasonable factors.
4595   unsigned MaxUnrollSize = TTI.getMaximumUnrollFactor();
4596
4597   // If we did not calculate the cost for VF (because the user selected the VF)
4598   // then we calculate the cost of VF here.
4599   if (LoopCost == 0)
4600     LoopCost = expectedCost(VF);
4601
4602   // Clamp the calculated UF to be between the 1 and the max unroll factor
4603   // that the target allows.
4604   if (UF > MaxUnrollSize)
4605     UF = MaxUnrollSize;
4606   else if (UF < 1)
4607     UF = 1;
4608
4609   bool HasReductions = Legal->getReductionVars()->size();
4610
4611   // Decide if we want to unroll if we decided that it is legal to vectorize
4612   // but not profitable.
4613   if (VF == 1) {
4614     if (TheLoop->getNumBlocks() > 1 || !HasReductions ||
4615         LoopCost > SmallLoopCost)
4616       return 1;
4617
4618     return UF;
4619   }
4620
4621   if (HasReductions) {
4622     DEBUG(dbgs() << "LV: Unrolling because of reductions.\n");
4623     return UF;
4624   }
4625
4626   // We want to unroll tiny loops in order to reduce the loop overhead.
4627   // We assume that the cost overhead is 1 and we use the cost model
4628   // to estimate the cost of the loop and unroll until the cost of the
4629   // loop overhead is about 5% of the cost of the loop.
4630   DEBUG(dbgs() << "LV: Loop cost is " << LoopCost << '\n');
4631   if (LoopCost < SmallLoopCost) {
4632     DEBUG(dbgs() << "LV: Unrolling to reduce branch cost.\n");
4633     unsigned NewUF = SmallLoopCost / (LoopCost + 1);
4634     return std::min(NewUF, UF);
4635   }
4636
4637   DEBUG(dbgs() << "LV: Not Unrolling.\n");
4638   return 1;
4639 }
4640
4641 LoopVectorizationCostModel::RegisterUsage
4642 LoopVectorizationCostModel::calculateRegisterUsage() {
4643   // This function calculates the register usage by measuring the highest number
4644   // of values that are alive at a single location. Obviously, this is a very
4645   // rough estimation. We scan the loop in a topological order in order and
4646   // assign a number to each instruction. We use RPO to ensure that defs are
4647   // met before their users. We assume that each instruction that has in-loop
4648   // users starts an interval. We record every time that an in-loop value is
4649   // used, so we have a list of the first and last occurrences of each
4650   // instruction. Next, we transpose this data structure into a multi map that
4651   // holds the list of intervals that *end* at a specific location. This multi
4652   // map allows us to perform a linear search. We scan the instructions linearly
4653   // and record each time that a new interval starts, by placing it in a set.
4654   // If we find this value in the multi-map then we remove it from the set.
4655   // The max register usage is the maximum size of the set.
4656   // We also search for instructions that are defined outside the loop, but are
4657   // used inside the loop. We need this number separately from the max-interval
4658   // usage number because when we unroll, loop-invariant values do not take
4659   // more register.
4660   LoopBlocksDFS DFS(TheLoop);
4661   DFS.perform(LI);
4662
4663   RegisterUsage R;
4664   R.NumInstructions = 0;
4665
4666   // Each 'key' in the map opens a new interval. The values
4667   // of the map are the index of the 'last seen' usage of the
4668   // instruction that is the key.
4669   typedef DenseMap<Instruction*, unsigned> IntervalMap;
4670   // Maps instruction to its index.
4671   DenseMap<unsigned, Instruction*> IdxToInstr;
4672   // Marks the end of each interval.
4673   IntervalMap EndPoint;
4674   // Saves the list of instruction indices that are used in the loop.
4675   SmallSet<Instruction*, 8> Ends;
4676   // Saves the list of values that are used in the loop but are
4677   // defined outside the loop, such as arguments and constants.
4678   SmallPtrSet<Value*, 8> LoopInvariants;
4679
4680   unsigned Index = 0;
4681   for (LoopBlocksDFS::RPOIterator bb = DFS.beginRPO(),
4682        be = DFS.endRPO(); bb != be; ++bb) {
4683     R.NumInstructions += (*bb)->size();
4684     for (BasicBlock::iterator it = (*bb)->begin(), e = (*bb)->end(); it != e;
4685          ++it) {
4686       Instruction *I = it;
4687       IdxToInstr[Index++] = I;
4688
4689       // Save the end location of each USE.
4690       for (unsigned i = 0; i < I->getNumOperands(); ++i) {
4691         Value *U = I->getOperand(i);
4692         Instruction *Instr = dyn_cast<Instruction>(U);
4693
4694         // Ignore non-instruction values such as arguments, constants, etc.
4695         if (!Instr) continue;
4696
4697         // If this instruction is outside the loop then record it and continue.
4698         if (!TheLoop->contains(Instr)) {
4699           LoopInvariants.insert(Instr);
4700           continue;
4701         }
4702
4703         // Overwrite previous end points.
4704         EndPoint[Instr] = Index;
4705         Ends.insert(Instr);
4706       }
4707     }
4708   }
4709
4710   // Saves the list of intervals that end with the index in 'key'.
4711   typedef SmallVector<Instruction*, 2> InstrList;
4712   DenseMap<unsigned, InstrList> TransposeEnds;
4713
4714   // Transpose the EndPoints to a list of values that end at each index.
4715   for (IntervalMap::iterator it = EndPoint.begin(), e = EndPoint.end();
4716        it != e; ++it)
4717     TransposeEnds[it->second].push_back(it->first);
4718
4719   SmallSet<Instruction*, 8> OpenIntervals;
4720   unsigned MaxUsage = 0;
4721
4722
4723   DEBUG(dbgs() << "LV(REG): Calculating max register usage:\n");
4724   for (unsigned int i = 0; i < Index; ++i) {
4725     Instruction *I = IdxToInstr[i];
4726     // Ignore instructions that are never used within the loop.
4727     if (!Ends.count(I)) continue;
4728
4729     // Remove all of the instructions that end at this location.
4730     InstrList &List = TransposeEnds[i];
4731     for (unsigned int j=0, e = List.size(); j < e; ++j)
4732       OpenIntervals.erase(List[j]);
4733
4734     // Count the number of live interals.
4735     MaxUsage = std::max(MaxUsage, OpenIntervals.size());
4736
4737     DEBUG(dbgs() << "LV(REG): At #" << i << " Interval # " <<
4738           OpenIntervals.size() << '\n');
4739
4740     // Add the current instruction to the list of open intervals.
4741     OpenIntervals.insert(I);
4742   }
4743
4744   unsigned Invariant = LoopInvariants.size();
4745   DEBUG(dbgs() << "LV(REG): Found max usage: " << MaxUsage << '\n');
4746   DEBUG(dbgs() << "LV(REG): Found invariant usage: " << Invariant << '\n');
4747   DEBUG(dbgs() << "LV(REG): LoopSize: " << R.NumInstructions << '\n');
4748
4749   R.LoopInvariantRegs = Invariant;
4750   R.MaxLocalUsers = MaxUsage;
4751   return R;
4752 }
4753
4754 unsigned LoopVectorizationCostModel::expectedCost(unsigned VF) {
4755   unsigned Cost = 0;
4756
4757   // For each block.
4758   for (Loop::block_iterator bb = TheLoop->block_begin(),
4759        be = TheLoop->block_end(); bb != be; ++bb) {
4760     unsigned BlockCost = 0;
4761     BasicBlock *BB = *bb;
4762
4763     // For each instruction in the old loop.
4764     for (BasicBlock::iterator it = BB->begin(), e = BB->end(); it != e; ++it) {
4765       // Skip dbg intrinsics.
4766       if (isa<DbgInfoIntrinsic>(it))
4767         continue;
4768
4769       unsigned C = getInstructionCost(it, VF);
4770       BlockCost += C;
4771       DEBUG(dbgs() << "LV: Found an estimated cost of " << C << " for VF " <<
4772             VF << " For instruction: " << *it << '\n');
4773     }
4774
4775     // We assume that if-converted blocks have a 50% chance of being executed.
4776     // When the code is scalar then some of the blocks are avoided due to CF.
4777     // When the code is vectorized we execute all code paths.
4778     if (VF == 1 && Legal->blockNeedsPredication(*bb))
4779       BlockCost /= 2;
4780
4781     Cost += BlockCost;
4782   }
4783
4784   return Cost;
4785 }
4786
4787 /// \brief Check whether the address computation for a non-consecutive memory
4788 /// access looks like an unlikely candidate for being merged into the indexing
4789 /// mode.
4790 ///
4791 /// We look for a GEP which has one index that is an induction variable and all
4792 /// other indices are loop invariant. If the stride of this access is also
4793 /// within a small bound we decide that this address computation can likely be
4794 /// merged into the addressing mode.
4795 /// In all other cases, we identify the address computation as complex.
4796 static bool isLikelyComplexAddressComputation(Value *Ptr,
4797                                               LoopVectorizationLegality *Legal,
4798                                               ScalarEvolution *SE,
4799                                               const Loop *TheLoop) {
4800   GetElementPtrInst *Gep = dyn_cast<GetElementPtrInst>(Ptr);
4801   if (!Gep)
4802     return true;
4803
4804   // We are looking for a gep with all loop invariant indices except for one
4805   // which should be an induction variable.
4806   unsigned NumOperands = Gep->getNumOperands();
4807   for (unsigned i = 1; i < NumOperands; ++i) {
4808     Value *Opd = Gep->getOperand(i);
4809     if (!SE->isLoopInvariant(SE->getSCEV(Opd), TheLoop) &&
4810         !Legal->isInductionVariable(Opd))
4811       return true;
4812   }
4813
4814   // Now we know we have a GEP ptr, %inv, %ind, %inv. Make sure that the step
4815   // can likely be merged into the address computation.
4816   unsigned MaxMergeDistance = 64;
4817
4818   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(SE->getSCEV(Ptr));
4819   if (!AddRec)
4820     return true;
4821
4822   // Check the step is constant.
4823   const SCEV *Step = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
4824   // Calculate the pointer stride and check if it is consecutive.
4825   const SCEVConstant *C = dyn_cast<SCEVConstant>(Step);
4826   if (!C)
4827     return true;
4828
4829   const APInt &APStepVal = C->getValue()->getValue();
4830
4831   // Huge step value - give up.
4832   if (APStepVal.getBitWidth() > 64)
4833     return true;
4834
4835   int64_t StepVal = APStepVal.getSExtValue();
4836
4837   return StepVal > MaxMergeDistance;
4838 }
4839
4840 unsigned
4841 LoopVectorizationCostModel::getInstructionCost(Instruction *I, unsigned VF) {
4842   // If we know that this instruction will remain uniform, check the cost of
4843   // the scalar version.
4844   if (Legal->isUniformAfterVectorization(I))
4845     VF = 1;
4846
4847   Type *RetTy = I->getType();
4848   Type *VectorTy = ToVectorTy(RetTy, VF);
4849
4850   // TODO: We need to estimate the cost of intrinsic calls.
4851   switch (I->getOpcode()) {
4852   case Instruction::GetElementPtr:
4853     // We mark this instruction as zero-cost because the cost of GEPs in
4854     // vectorized code depends on whether the corresponding memory instruction
4855     // is scalarized or not. Therefore, we handle GEPs with the memory
4856     // instruction cost.
4857     return 0;
4858   case Instruction::Br: {
4859     return TTI.getCFInstrCost(I->getOpcode());
4860   }
4861   case Instruction::PHI:
4862     //TODO: IF-converted IFs become selects.
4863     return 0;
4864   case Instruction::Add:
4865   case Instruction::FAdd:
4866   case Instruction::Sub:
4867   case Instruction::FSub:
4868   case Instruction::Mul:
4869   case Instruction::FMul:
4870   case Instruction::UDiv:
4871   case Instruction::SDiv:
4872   case Instruction::FDiv:
4873   case Instruction::URem:
4874   case Instruction::SRem:
4875   case Instruction::FRem:
4876   case Instruction::Shl:
4877   case Instruction::LShr:
4878   case Instruction::AShr:
4879   case Instruction::And:
4880   case Instruction::Or:
4881   case Instruction::Xor: {
4882     // Certain instructions can be cheaper to vectorize if they have a constant
4883     // second vector operand. One example of this are shifts on x86.
4884     TargetTransformInfo::OperandValueKind Op1VK =
4885       TargetTransformInfo::OK_AnyValue;
4886     TargetTransformInfo::OperandValueKind Op2VK =
4887       TargetTransformInfo::OK_AnyValue;
4888
4889     if (isa<ConstantInt>(I->getOperand(1)))
4890       Op2VK = TargetTransformInfo::OK_UniformConstantValue;
4891
4892     return TTI.getArithmeticInstrCost(I->getOpcode(), VectorTy, Op1VK, Op2VK);
4893   }
4894   case Instruction::Select: {
4895     SelectInst *SI = cast<SelectInst>(I);
4896     const SCEV *CondSCEV = SE->getSCEV(SI->getCondition());
4897     bool ScalarCond = (SE->isLoopInvariant(CondSCEV, TheLoop));
4898     Type *CondTy = SI->getCondition()->getType();
4899     if (!ScalarCond)
4900       CondTy = VectorType::get(CondTy, VF);
4901
4902     return TTI.getCmpSelInstrCost(I->getOpcode(), VectorTy, CondTy);
4903   }
4904   case Instruction::ICmp:
4905   case Instruction::FCmp: {
4906     Type *ValTy = I->getOperand(0)->getType();
4907     VectorTy = ToVectorTy(ValTy, VF);
4908     return TTI.getCmpSelInstrCost(I->getOpcode(), VectorTy);
4909   }
4910   case Instruction::Store:
4911   case Instruction::Load: {
4912     StoreInst *SI = dyn_cast<StoreInst>(I);
4913     LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(I);
4914     Type *ValTy = (SI ? SI->getValueOperand()->getType() :
4915                    LI->getType());
4916     VectorTy = ToVectorTy(ValTy, VF);
4917
4918     unsigned Alignment = SI ? SI->getAlignment() : LI->getAlignment();
4919     unsigned AS = SI ? SI->getPointerAddressSpace() :
4920       LI->getPointerAddressSpace();
4921     Value *Ptr = SI ? SI->getPointerOperand() : LI->getPointerOperand();
4922     // We add the cost of address computation here instead of with the gep
4923     // instruction because only here we know whether the operation is
4924     // scalarized.
4925     if (VF == 1)
4926       return TTI.getAddressComputationCost(VectorTy) +
4927         TTI.getMemoryOpCost(I->getOpcode(), VectorTy, Alignment, AS);
4928
4929     // Scalarized loads/stores.
4930     int ConsecutiveStride = Legal->isConsecutivePtr(Ptr);
4931     bool Reverse = ConsecutiveStride < 0;
4932     unsigned ScalarAllocatedSize = DL->getTypeAllocSize(ValTy);
4933     unsigned VectorElementSize = DL->getTypeStoreSize(VectorTy)/VF;
4934     if (!ConsecutiveStride || ScalarAllocatedSize != VectorElementSize) {
4935       bool IsComplexComputation =
4936         isLikelyComplexAddressComputation(Ptr, Legal, SE, TheLoop);
4937       unsigned Cost = 0;
4938       // The cost of extracting from the value vector and pointer vector.
4939       Type *PtrTy = ToVectorTy(Ptr->getType(), VF);
4940       for (unsigned i = 0; i < VF; ++i) {
4941         //  The cost of extracting the pointer operand.
4942         Cost += TTI.getVectorInstrCost(Instruction::ExtractElement, PtrTy, i);
4943         // In case of STORE, the cost of ExtractElement from the vector.
4944         // In case of LOAD, the cost of InsertElement into the returned
4945         // vector.
4946         Cost += TTI.getVectorInstrCost(SI ? Instruction::ExtractElement :
4947                                             Instruction::InsertElement,
4948                                             VectorTy, i);
4949       }
4950
4951       // The cost of the scalar loads/stores.
4952       Cost += VF * TTI.getAddressComputationCost(PtrTy, IsComplexComputation);
4953       Cost += VF * TTI.getMemoryOpCost(I->getOpcode(), ValTy->getScalarType(),
4954                                        Alignment, AS);
4955       return Cost;
4956     }
4957
4958     // Wide load/stores.
4959     unsigned Cost = TTI.getAddressComputationCost(VectorTy);
4960     Cost += TTI.getMemoryOpCost(I->getOpcode(), VectorTy, Alignment, AS);
4961
4962     if (Reverse)
4963       Cost += TTI.getShuffleCost(TargetTransformInfo::SK_Reverse,
4964                                   VectorTy, 0);
4965     return Cost;
4966   }
4967   case Instruction::ZExt:
4968   case Instruction::SExt:
4969   case Instruction::FPToUI:
4970   case Instruction::FPToSI:
4971   case Instruction::FPExt:
4972   case Instruction::PtrToInt:
4973   case Instruction::IntToPtr:
4974   case Instruction::SIToFP:
4975   case Instruction::UIToFP:
4976   case Instruction::Trunc:
4977   case Instruction::FPTrunc:
4978   case Instruction::BitCast: {
4979     // We optimize the truncation of induction variable.
4980     // The cost of these is the same as the scalar operation.
4981     if (I->getOpcode() == Instruction::Trunc &&
4982         Legal->isInductionVariable(I->getOperand(0)))
4983       return TTI.getCastInstrCost(I->getOpcode(), I->getType(),
4984                                   I->getOperand(0)->getType());
4985
4986     Type *SrcVecTy = ToVectorTy(I->getOperand(0)->getType(), VF);
4987     return TTI.getCastInstrCost(I->getOpcode(), VectorTy, SrcVecTy);
4988   }
4989   case Instruction::Call: {
4990     CallInst *CI = cast<CallInst>(I);
4991     Intrinsic::ID ID = getIntrinsicIDForCall(CI, TLI);
4992     assert(ID && "Not an intrinsic call!");
4993     Type *RetTy = ToVectorTy(CI->getType(), VF);
4994     SmallVector<Type*, 4> Tys;
4995     for (unsigned i = 0, ie = CI->getNumArgOperands(); i != ie; ++i)
4996       Tys.push_back(ToVectorTy(CI->getArgOperand(i)->getType(), VF));
4997     return TTI.getIntrinsicInstrCost(ID, RetTy, Tys);
4998   }
4999   default: {
5000     // We are scalarizing the instruction. Return the cost of the scalar
5001     // instruction, plus the cost of insert and extract into vector
5002     // elements, times the vector width.
5003     unsigned Cost = 0;
5004
5005     if (!RetTy->isVoidTy() && VF != 1) {
5006       unsigned InsCost = TTI.getVectorInstrCost(Instruction::InsertElement,
5007                                                 VectorTy);
5008       unsigned ExtCost = TTI.getVectorInstrCost(Instruction::ExtractElement,
5009                                                 VectorTy);
5010
5011       // The cost of inserting the results plus extracting each one of the
5012       // operands.
5013       Cost += VF * (InsCost + ExtCost * I->getNumOperands());
5014     }
5015
5016     // The cost of executing VF copies of the scalar instruction. This opcode
5017     // is unknown. Assume that it is the same as 'mul'.
5018     Cost += VF * TTI.getArithmeticInstrCost(Instruction::Mul, VectorTy);
5019     return Cost;
5020   }
5021   }// end of switch.
5022 }
5023
5024 Type* LoopVectorizationCostModel::ToVectorTy(Type *Scalar, unsigned VF) {
5025   if (Scalar->isVoidTy() || VF == 1)
5026     return Scalar;
5027   return VectorType::get(Scalar, VF);
5028 }
5029
5030 char LoopVectorize::ID = 0;
5031 static const char lv_name[] = "Loop Vectorization";
5032 INITIALIZE_PASS_BEGIN(LoopVectorize, LV_NAME, lv_name, false, false)
5033 INITIALIZE_AG_DEPENDENCY(TargetTransformInfo)
5034 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(DominatorTree)
5035 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(ScalarEvolution)
5036 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(LCSSA)
5037 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(LoopInfo)
5038 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(LoopSimplify)
5039 INITIALIZE_PASS_END(LoopVectorize, LV_NAME, lv_name, false, false)
5040
5041 namespace llvm {
5042   Pass *createLoopVectorizePass(bool NoUnrolling, bool AlwaysVectorize) {
5043     return new LoopVectorize(NoUnrolling, AlwaysVectorize);
5044   }
5045 }
5046
5047 bool LoopVectorizationCostModel::isConsecutiveLoadOrStore(Instruction *Inst) {
5048   // Check for a store.
5049   if (StoreInst *ST = dyn_cast<StoreInst>(Inst))
5050     return Legal->isConsecutivePtr(ST->getPointerOperand()) != 0;
5051
5052   // Check for a load.
5053   if (LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(Inst))
5054     return Legal->isConsecutivePtr(LI->getPointerOperand()) != 0;
5055
5056   return false;
5057 }
5058
5059
5060 void InnerLoopUnroller::scalarizeInstruction(Instruction *Instr) {
5061   assert(!Instr->getType()->isAggregateType() && "Can't handle vectors");
5062   // Holds vector parameters or scalars, in case of uniform vals.
5063   SmallVector<VectorParts, 4> Params;
5064
5065   setDebugLocFromInst(Builder, Instr);
5066
5067   // Find all of the vectorized parameters.
5068   for (unsigned op = 0, e = Instr->getNumOperands(); op != e; ++op) {
5069     Value *SrcOp = Instr->getOperand(op);
5070
5071     // If we are accessing the old induction variable, use the new one.
5072     if (SrcOp == OldInduction) {
5073       Params.push_back(getVectorValue(SrcOp));
5074       continue;
5075     }
5076
5077     // Try using previously calculated values.
5078     Instruction *SrcInst = dyn_cast<Instruction>(SrcOp);
5079
5080     // If the src is an instruction that appeared earlier in the basic block
5081     // then it should already be vectorized.
5082     if (SrcInst && OrigLoop->contains(SrcInst)) {
5083       assert(WidenMap.has(SrcInst) && "Source operand is unavailable");
5084       // The parameter is a vector value from earlier.
5085       Params.push_back(WidenMap.get(SrcInst));
5086     } else {
5087       // The parameter is a scalar from outside the loop. Maybe even a constant.
5088       VectorParts Scalars;
5089       Scalars.append(UF, SrcOp);
5090       Params.push_back(Scalars);
5091     }
5092   }
5093
5094   assert(Params.size() == Instr->getNumOperands() &&
5095          "Invalid number of operands");
5096
5097   // Does this instruction return a value ?
5098   bool IsVoidRetTy = Instr->getType()->isVoidTy();
5099
5100   Value *UndefVec = IsVoidRetTy ? 0 :
5101   UndefValue::get(Instr->getType());
5102   // Create a new entry in the WidenMap and initialize it to Undef or Null.
5103   VectorParts &VecResults = WidenMap.splat(Instr, UndefVec);
5104
5105   // For each vector unroll 'part':
5106   for (unsigned Part = 0; Part < UF; ++Part) {
5107     // For each scalar that we create:
5108
5109     Instruction *Cloned = Instr->clone();
5110       if (!IsVoidRetTy)
5111         Cloned->setName(Instr->getName() + ".cloned");
5112       // Replace the operands of the cloned instructions with extracted scalars.
5113       for (unsigned op = 0, e = Instr->getNumOperands(); op != e; ++op) {
5114         Value *Op = Params[op][Part];
5115         Cloned->setOperand(op, Op);
5116       }
5117
5118       // Place the cloned scalar in the new loop.
5119       Builder.Insert(Cloned);
5120
5121       // If the original scalar returns a value we need to place it in a vector
5122       // so that future users will be able to use it.
5123       if (!IsVoidRetTy)
5124         VecResults[Part] = Cloned;
5125   }
5126 }
5127
5128 void
5129 InnerLoopUnroller::vectorizeMemoryInstruction(Instruction *Instr,
5130                                               LoopVectorizationLegality*) {
5131   return scalarizeInstruction(Instr);
5132 }
5133
5134 Value *InnerLoopUnroller::reverseVector(Value *Vec) {
5135   return Vec;
5136 }
5137
5138 Value *InnerLoopUnroller::getBroadcastInstrs(Value *V) {
5139   return V;
5140 }
5141
5142 Value *InnerLoopUnroller::getConsecutiveVector(Value* Val, int StartIdx,
5143                                                bool Negate) {
5144   // When unrolling and the VF is 1, we only need to add a simple scalar.
5145   Type *ITy = Val->getType();
5146   assert(!ITy->isVectorTy() && "Val must be a scalar");
5147   Constant *C = ConstantInt::get(ITy, StartIdx, Negate);
5148   return Builder.CreateAdd(Val, C, "induction");
5149 }
5150