Cleaned up a couple of comments.
[oota-llvm.git] / lib / Analysis / DependenceAnalysis.cpp
1 //===-- DependenceAnalysis.cpp - DA Implementation --------------*- C++ -*-===//
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 // DependenceAnalysis is an LLVM pass that analyses dependences between memory
11 // accesses. Currently, it is an (incomplete) implementation of the approach
12 // described in
13 //
14 //            Practical Dependence Testing
15 //            Goff, Kennedy, Tseng
16 //            PLDI 1991
17 //
18 // There's a single entry point that analyzes the dependence between a pair
19 // of memory references in a function, returning either NULL, for no dependence,
20 // or a more-or-less detailed description of the dependence between them.
21 //
22 // Currently, the implementation cannot propagate constraints between
23 // coupled RDIV subscripts and lacks a multi-subscript MIV test.
24 // Both of these are conservative weaknesses;
25 // that is, not a source of correctness problems.
26 //
27 // The implementation depends on the GEP instruction to
28 // differentiate subscripts. Since Clang linearizes subscripts
29 // for most arrays, we give up some precision (though the existing MIV tests
30 // will help). We trust that the GEP instruction will eventually be extended.
31 // In the meantime, we should explore Maslov's ideas about delinearization.
32 //
33 // We should pay some careful attention to the possibility of integer overflow
34 // in the implementation of the various tests. This could happen with Add,
35 // Subtract, or Multiply, with both APInt's and SCEV's.
36 //
37 // Some non-linear subscript pairs can be handled by the GCD test
38 // (and perhaps other tests).
39 // Should explore how often these things occur.
40 //
41 // Finally, it seems like certain test cases expose weaknesses in the SCEV
42 // simplification, especially in the handling of sign and zero extensions.
43 // It could be useful to spend time exploring these.
44 //
45 // Please note that this is work in progress and the interface is subject to
46 // change.
47 //
48 //===----------------------------------------------------------------------===//
49 //                                                                            //
50 //                   In memory of Ken Kennedy, 1945 - 2007                    //
51 //                                                                            //
52 //===----------------------------------------------------------------------===//
53
54 #define DEBUG_TYPE "da"
55
56 #include "llvm/Analysis/DependenceAnalysis.h"
57 #include "llvm/ADT/Statistic.h"
58 #include "llvm/Operator.h"
59 #include "llvm/Analysis/AliasAnalysis.h"
60 #include "llvm/Analysis/LoopInfo.h"
61 #include "llvm/Analysis/ValueTracking.h"
62 #include "llvm/Analysis/ScalarEvolution.h"
63 #include "llvm/Analysis/ScalarEvolutionExpressions.h"
64 #include "llvm/Support/Debug.h"
65 #include "llvm/Support/ErrorHandling.h"
66 #include "llvm/Support/InstIterator.h"
67 #include "llvm/Support/raw_ostream.h"
68
69 using namespace llvm;
70
71 //===----------------------------------------------------------------------===//
72 // statistics
73
74 STATISTIC(TotalArrayPairs, "Array pairs tested");
75 STATISTIC(SeparableSubscriptPairs, "Separable subscript pairs");
76 STATISTIC(CoupledSubscriptPairs, "Coupled subscript pairs");
77 STATISTIC(NonlinearSubscriptPairs, "Nonlinear subscript pairs");
78 STATISTIC(ZIVapplications, "ZIV applications");
79 STATISTIC(ZIVindependence, "ZIV independence");
80 STATISTIC(StrongSIVapplications, "Strong SIV applications");
81 STATISTIC(StrongSIVsuccesses, "Strong SIV successes");
82 STATISTIC(StrongSIVindependence, "Strong SIV independence");
83 STATISTIC(WeakCrossingSIVapplications, "Weak-Crossing SIV applications");
84 STATISTIC(WeakCrossingSIVsuccesses, "Weak-Crossing SIV successes");
85 STATISTIC(WeakCrossingSIVindependence, "Weak-Crossing SIV independence");
86 STATISTIC(ExactSIVapplications, "Exact SIV applications");
87 STATISTIC(ExactSIVsuccesses, "Exact SIV successes");
88 STATISTIC(ExactSIVindependence, "Exact SIV independence");
89 STATISTIC(WeakZeroSIVapplications, "Weak-Zero SIV applications");
90 STATISTIC(WeakZeroSIVsuccesses, "Weak-Zero SIV successes");
91 STATISTIC(WeakZeroSIVindependence, "Weak-Zero SIV independence");
92 STATISTIC(ExactRDIVapplications, "Exact RDIV applications");
93 STATISTIC(ExactRDIVindependence, "Exact RDIV independence");
94 STATISTIC(SymbolicRDIVapplications, "Symbolic RDIV applications");
95 STATISTIC(SymbolicRDIVindependence, "Symbolic RDIV independence");
96 STATISTIC(DeltaApplications, "Delta applications");
97 STATISTIC(DeltaSuccesses, "Delta successes");
98 STATISTIC(DeltaIndependence, "Delta independence");
99 STATISTIC(DeltaPropagations, "Delta propagations");
100 STATISTIC(GCDapplications, "GCD applications");
101 STATISTIC(GCDsuccesses, "GCD successes");
102 STATISTIC(GCDindependence, "GCD independence");
103 STATISTIC(BanerjeeApplications, "Banerjee applications");
104 STATISTIC(BanerjeeIndependence, "Banerjee independence");
105 STATISTIC(BanerjeeSuccesses, "Banerjee successes");
106
107 //===----------------------------------------------------------------------===//
108 // basics
109
110 INITIALIZE_PASS_BEGIN(DependenceAnalysis, "da",
111                       "Dependence Analysis", true, true)
112 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(LoopInfo)
113 INITIALIZE_PASS_DEPENDENCY(ScalarEvolution)
114 INITIALIZE_AG_DEPENDENCY(AliasAnalysis)
115 INITIALIZE_PASS_END(DependenceAnalysis, "da",
116                     "Dependence Analysis", true, true)
117
118 char DependenceAnalysis::ID = 0;
119
120
121 FunctionPass *llvm::createDependenceAnalysisPass() {
122   return new DependenceAnalysis();
123 }
124
125
126 bool DependenceAnalysis::runOnFunction(Function &F) {
127   this->F = &F;
128   AA = &getAnalysis<AliasAnalysis>();
129   SE = &getAnalysis<ScalarEvolution>();
130   LI = &getAnalysis<LoopInfo>();
131   return false;
132 }
133
134
135 void DependenceAnalysis::releaseMemory() {
136 }
137
138
139 void DependenceAnalysis::getAnalysisUsage(AnalysisUsage &AU) const {
140   AU.setPreservesAll();
141   AU.addRequiredTransitive<AliasAnalysis>();
142   AU.addRequiredTransitive<ScalarEvolution>();
143   AU.addRequiredTransitive<LoopInfo>();
144 }
145
146
147 // Used to test the dependence analyzer.
148 // Looks through the function, noting loads and stores.
149 // Calls depends() on every possible pair and prints out the result.
150 // Ignores all other instructions.
151 static
152 void dumpExampleDependence(raw_ostream &OS, Function *F,
153                            DependenceAnalysis *DA) {
154   for (inst_iterator SrcI = inst_begin(F), SrcE = inst_end(F);
155        SrcI != SrcE; ++SrcI) {
156     if (isa<StoreInst>(*SrcI) || isa<LoadInst>(*SrcI)) {
157       for (inst_iterator DstI = SrcI, DstE = inst_end(F);
158            DstI != DstE; ++DstI) {
159         if (isa<StoreInst>(*DstI) || isa<LoadInst>(*DstI)) {
160           OS << "da analyze - ";
161           if (Dependence *D = DA->depends(&*SrcI, &*DstI, true)) {
162             D->dump(OS);
163             for (unsigned Level = 1; Level <= D->getLevels(); Level++) {
164               if (D->isSplitable(Level)) {
165                 OS << "da analyze - split level = " << Level;
166                 OS << ", iteration = " << *DA->getSplitIteration(D, Level);
167                 OS << "!\n";
168               }
169             }
170             delete D;
171           }
172           else
173             OS << "none!\n";
174         }
175       }
176     }
177   }
178 }
179
180
181 void DependenceAnalysis::print(raw_ostream &OS, const Module*) const {
182   dumpExampleDependence(OS, F, const_cast<DependenceAnalysis *>(this));
183 }
184
185 //===----------------------------------------------------------------------===//
186 // Dependence methods
187
188 // Returns true if this is an input dependence.
189 bool Dependence::isInput() const {
190   return Src->mayReadFromMemory() && Dst->mayReadFromMemory();
191 }
192
193
194 // Returns true if this is an output dependence.
195 bool Dependence::isOutput() const {
196   return Src->mayWriteToMemory() && Dst->mayWriteToMemory();
197 }
198
199
200 // Returns true if this is an flow (aka true)  dependence.
201 bool Dependence::isFlow() const {
202   return Src->mayWriteToMemory() && Dst->mayReadFromMemory();
203 }
204
205
206 // Returns true if this is an anti dependence.
207 bool Dependence::isAnti() const {
208   return Src->mayReadFromMemory() && Dst->mayWriteToMemory();
209 }
210
211
212 // Returns true if a particular level is scalar; that is,
213 // if no subscript in the source or destination mention the induction
214 // variable associated with the loop at this level.
215 // Leave this out of line, so it will serve as a virtual method anchor
216 bool Dependence::isScalar(unsigned level) const {
217   return false;
218 }
219
220
221 //===----------------------------------------------------------------------===//
222 // FullDependence methods
223
224 FullDependence::FullDependence(Instruction *Source,
225                                Instruction *Destination,
226                                bool PossiblyLoopIndependent,
227                                unsigned CommonLevels) :
228   Dependence(Source, Destination),
229   Levels(CommonLevels),
230   LoopIndependent(PossiblyLoopIndependent) {
231   Consistent = true;
232   DV = CommonLevels ? new DVEntry[CommonLevels] : NULL;
233 }
234
235 // The rest are simple getters that hide the implementation.
236
237 // getDirection - Returns the direction associated with a particular level.
238 unsigned FullDependence::getDirection(unsigned Level) const {
239   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
240   return DV[Level - 1].Direction;
241 }
242
243
244 // Returns the distance (or NULL) associated with a particular level.
245 const SCEV *FullDependence::getDistance(unsigned Level) const {
246   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
247   return DV[Level - 1].Distance;
248 }
249
250
251 // Returns true if a particular level is scalar; that is,
252 // if no subscript in the source or destination mention the induction
253 // variable associated with the loop at this level.
254 bool FullDependence::isScalar(unsigned Level) const {
255   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
256   return DV[Level - 1].Scalar;
257 }
258
259
260 // Returns true if peeling the first iteration from this loop
261 // will break this dependence.
262 bool FullDependence::isPeelFirst(unsigned Level) const {
263   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
264   return DV[Level - 1].PeelFirst;
265 }
266
267
268 // Returns true if peeling the last iteration from this loop
269 // will break this dependence.
270 bool FullDependence::isPeelLast(unsigned Level) const {
271   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
272   return DV[Level - 1].PeelLast;
273 }
274
275
276 // Returns true if splitting this loop will break the dependence.
277 bool FullDependence::isSplitable(unsigned Level) const {
278   assert(0 < Level && Level <= Levels && "Level out of range");
279   return DV[Level - 1].Splitable;
280 }
281
282
283 //===----------------------------------------------------------------------===//
284 // DependenceAnalysis::Constraint methods
285
286 // If constraint is a point <X, Y>, returns X.
287 // Otherwise assert.
288 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getX() const {
289   assert(Kind == Point && "Kind should be Point");
290   return A;
291 }
292
293
294 // If constraint is a point <X, Y>, returns Y.
295 // Otherwise assert.
296 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getY() const {
297   assert(Kind == Point && "Kind should be Point");
298   return B;
299 }
300
301
302 // If constraint is a line AX + BY = C, returns A.
303 // Otherwise assert.
304 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getA() const {
305   assert((Kind == Line || Kind == Distance) &&
306          "Kind should be Line (or Distance)");
307   return A;
308 }
309
310
311 // If constraint is a line AX + BY = C, returns B.
312 // Otherwise assert.
313 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getB() const {
314   assert((Kind == Line || Kind == Distance) &&
315          "Kind should be Line (or Distance)");
316   return B;
317 }
318
319
320 // If constraint is a line AX + BY = C, returns C.
321 // Otherwise assert.
322 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getC() const {
323   assert((Kind == Line || Kind == Distance) &&
324          "Kind should be Line (or Distance)");
325   return C;
326 }
327
328
329 // If constraint is a distance, returns D.
330 // Otherwise assert.
331 const SCEV *DependenceAnalysis::Constraint::getD() const {
332   assert(Kind == Distance && "Kind should be Distance");
333   return SE->getNegativeSCEV(C);
334 }
335
336
337 // Returns the loop associated with this constraint.
338 const Loop *DependenceAnalysis::Constraint::getAssociatedLoop() const {
339   assert((Kind == Distance || Kind == Line || Kind == Point) &&
340          "Kind should be Distance, Line, or Point");
341   return AssociatedLoop;
342 }
343
344
345 void DependenceAnalysis::Constraint::setPoint(const SCEV *X,
346                                               const SCEV *Y,
347                                               const Loop *CurLoop) {
348   Kind = Point;
349   A = X;
350   B = Y;
351   AssociatedLoop = CurLoop;
352 }
353
354
355 void DependenceAnalysis::Constraint::setLine(const SCEV *AA,
356                                              const SCEV *BB,
357                                              const SCEV *CC,
358                                              const Loop *CurLoop) {
359   Kind = Line;
360   A = AA;
361   B = BB;
362   C = CC;
363   AssociatedLoop = CurLoop;
364 }
365
366
367 void DependenceAnalysis::Constraint::setDistance(const SCEV *D,
368                                                  const Loop *CurLoop) {
369   Kind = Distance;
370   A = SE->getConstant(D->getType(), 1);
371   B = SE->getNegativeSCEV(A);
372   C = SE->getNegativeSCEV(D);
373   AssociatedLoop = CurLoop;
374 }
375
376
377 void DependenceAnalysis::Constraint::setEmpty() {
378   Kind = Empty;
379 }
380
381
382 void DependenceAnalysis::Constraint::setAny(ScalarEvolution *NewSE) {
383   SE = NewSE;
384   Kind = Any;
385 }
386
387
388 // For debugging purposes. Dumps the constraint out to OS.
389 void DependenceAnalysis::Constraint::dump(raw_ostream &OS) const {
390   if (isEmpty())
391     OS << " Empty\n";
392   else if (isAny())
393     OS << " Any\n";
394   else if (isPoint())
395     OS << " Point is <" << *getX() << ", " << *getY() << ">\n";
396   else if (isDistance())
397     OS << " Distance is " << *getD() <<
398       " (" << *getA() << "*X + " << *getB() << "*Y = " << *getC() << ")\n";
399   else if (isLine())
400     OS << " Line is " << *getA() << "*X + " <<
401       *getB() << "*Y = " << *getC() << "\n";
402   else
403     llvm_unreachable("unknown constraint type in Constraint::dump");
404 }
405
406
407 // Updates X with the intersection
408 // of the Constraints X and Y. Returns true if X has changed.
409 // Corresponds to Figure 4 from the paper
410 //
411 //            Practical Dependence Testing
412 //            Goff, Kennedy, Tseng
413 //            PLDI 1991
414 bool DependenceAnalysis::intersectConstraints(Constraint *X,
415                                               const Constraint *Y) {
416   ++DeltaApplications;
417   DEBUG(dbgs() << "\tintersect constraints\n");
418   DEBUG(dbgs() << "\t    X ="; X->dump(dbgs()));
419   DEBUG(dbgs() << "\t    Y ="; Y->dump(dbgs()));
420   assert(!Y->isPoint() && "Y must not be a Point");
421   if (X->isAny()) {
422     if (Y->isAny())
423       return false;
424     *X = *Y;
425     return true;
426   }
427   if (X->isEmpty())
428     return false;
429   if (Y->isEmpty()) {
430     X->setEmpty();
431     return true;
432   }
433
434   if (X->isDistance() && Y->isDistance()) {
435     DEBUG(dbgs() << "\t    intersect 2 distances\n");
436     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, X->getD(), Y->getD()))
437       return false;
438     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE, X->getD(), Y->getD())) {
439       X->setEmpty();
440       ++DeltaSuccesses;
441       return true;
442     }
443     // Hmmm, interesting situation.
444     // I guess if either is constant, keep it and ignore the other.
445     if (isa<SCEVConstant>(Y->getD())) {
446       *X = *Y;
447       return true;
448     }
449     return false;
450   }
451
452   // At this point, the pseudo-code in Figure 4 of the paper
453   // checks if (X->isPoint() && Y->isPoint()).
454   // This case can't occur in our implementation,
455   // since a Point can only arise as the result of intersecting
456   // two Line constraints, and the right-hand value, Y, is never
457   // the result of an intersection.
458   assert(!(X->isPoint() && Y->isPoint()) &&
459          "We shouldn't ever see X->isPoint() && Y->isPoint()");
460
461   if (X->isLine() && Y->isLine()) {
462     DEBUG(dbgs() << "\t    intersect 2 lines\n");
463     const SCEV *Prod1 = SE->getMulExpr(X->getA(), Y->getB());
464     const SCEV *Prod2 = SE->getMulExpr(X->getB(), Y->getA());
465     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, Prod1, Prod2)) {
466       // slopes are equal, so lines are parallel
467       DEBUG(dbgs() << "\t\tsame slope\n");
468       Prod1 = SE->getMulExpr(X->getC(), Y->getB());
469       Prod2 = SE->getMulExpr(X->getB(), Y->getC());
470       if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, Prod1, Prod2))
471         return false;
472       if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE, Prod1, Prod2)) {
473         X->setEmpty();
474         ++DeltaSuccesses;
475         return true;
476       }
477       return false;
478     }
479     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE, Prod1, Prod2)) {
480       // slopes differ, so lines intersect
481       DEBUG(dbgs() << "\t\tdifferent slopes\n");
482       const SCEV *C1B2 = SE->getMulExpr(X->getC(), Y->getB());
483       const SCEV *C1A2 = SE->getMulExpr(X->getC(), Y->getA());
484       const SCEV *C2B1 = SE->getMulExpr(Y->getC(), X->getB());
485       const SCEV *C2A1 = SE->getMulExpr(Y->getC(), X->getA());
486       const SCEV *A1B2 = SE->getMulExpr(X->getA(), Y->getB());
487       const SCEV *A2B1 = SE->getMulExpr(Y->getA(), X->getB());
488       const SCEVConstant *C1A2_C2A1 =
489         dyn_cast<SCEVConstant>(SE->getMinusSCEV(C1A2, C2A1));
490       const SCEVConstant *C1B2_C2B1 =
491         dyn_cast<SCEVConstant>(SE->getMinusSCEV(C1B2, C2B1));
492       const SCEVConstant *A1B2_A2B1 =
493         dyn_cast<SCEVConstant>(SE->getMinusSCEV(A1B2, A2B1));
494       const SCEVConstant *A2B1_A1B2 =
495         dyn_cast<SCEVConstant>(SE->getMinusSCEV(A2B1, A1B2));
496       if (!C1B2_C2B1 || !C1A2_C2A1 ||
497           !A1B2_A2B1 || !A2B1_A1B2)
498         return false;
499       APInt Xtop = C1B2_C2B1->getValue()->getValue();
500       APInt Xbot = A1B2_A2B1->getValue()->getValue();
501       APInt Ytop = C1A2_C2A1->getValue()->getValue();
502       APInt Ybot = A2B1_A1B2->getValue()->getValue();
503       DEBUG(dbgs() << "\t\tXtop = " << Xtop << "\n");
504       DEBUG(dbgs() << "\t\tXbot = " << Xbot << "\n");
505       DEBUG(dbgs() << "\t\tYtop = " << Ytop << "\n");
506       DEBUG(dbgs() << "\t\tYbot = " << Ybot << "\n");
507       APInt Xq = Xtop; // these need to be initialized, even
508       APInt Xr = Xtop; // though they're just going to be overwritten
509       APInt::sdivrem(Xtop, Xbot, Xq, Xr);
510       APInt Yq = Ytop;
511       APInt Yr = Ytop;;
512       APInt::sdivrem(Ytop, Ybot, Yq, Yr);
513       if (Xr != 0 || Yr != 0) {
514         X->setEmpty();
515         ++DeltaSuccesses;
516         return true;
517       }
518       DEBUG(dbgs() << "\t\tX = " << Xq << ", Y = " << Yq << "\n");
519       if (Xq.slt(0) || Yq.slt(0)) {
520         X->setEmpty();
521         ++DeltaSuccesses;
522         return true;
523       }
524       if (const SCEVConstant *CUB =
525           collectConstantUpperBound(X->getAssociatedLoop(), Prod1->getType())) {
526         APInt UpperBound = CUB->getValue()->getValue();
527         DEBUG(dbgs() << "\t\tupper bound = " << UpperBound << "\n");
528         if (Xq.sgt(UpperBound) || Yq.sgt(UpperBound)) {
529           X->setEmpty();
530           ++DeltaSuccesses;
531           return true;
532         }
533       }
534       X->setPoint(SE->getConstant(Xq),
535                   SE->getConstant(Yq),
536                   X->getAssociatedLoop());
537       ++DeltaSuccesses;
538       return true;
539     }
540     return false;
541   }
542
543   // if (X->isLine() && Y->isPoint()) This case can't occur.
544   assert(!(X->isLine() && Y->isPoint()) && "This case should never occur");
545
546   if (X->isPoint() && Y->isLine()) {
547     DEBUG(dbgs() << "\t    intersect Point and Line\n");
548     const SCEV *A1X1 = SE->getMulExpr(Y->getA(), X->getX());
549     const SCEV *B1Y1 = SE->getMulExpr(Y->getB(), X->getY());
550     const SCEV *Sum = SE->getAddExpr(A1X1, B1Y1);
551     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, Sum, Y->getC()))
552       return false;
553     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE, Sum, Y->getC())) {
554       X->setEmpty();
555       ++DeltaSuccesses;
556       return true;
557     }
558     return false;
559   }
560
561   llvm_unreachable("shouldn't reach the end of Constraint intersection");
562   return false;
563 }
564
565
566 //===----------------------------------------------------------------------===//
567 // DependenceAnalysis methods
568
569 // For debugging purposes. Dumps a dependence to OS.
570 void Dependence::dump(raw_ostream &OS) const {
571   bool Splitable = false;
572   if (isConfused())
573     OS << "confused";
574   else {
575     if (isConsistent())
576       OS << "consistent ";
577     if (isFlow())
578       OS << "flow";
579     else if (isOutput())
580       OS << "output";
581     else if (isAnti())
582       OS << "anti";
583     else if (isInput())
584       OS << "input";
585     unsigned Levels = getLevels();
586     if (Levels) {
587       OS << " [";
588       for (unsigned II = 1; II <= Levels; ++II) {
589         if (isSplitable(II))
590           Splitable = true;
591         if (isPeelFirst(II))
592           OS << 'p';
593         const SCEV *Distance = getDistance(II);
594         if (Distance)
595           OS << *Distance;
596         else if (isScalar(II))
597           OS << "S";
598         else {
599           unsigned Direction = getDirection(II);
600           if (Direction == DVEntry::ALL)
601             OS << "*";
602           else {
603             if (Direction & DVEntry::LT)
604               OS << "<";
605             if (Direction & DVEntry::EQ)
606               OS << "=";
607             if (Direction & DVEntry::GT)
608               OS << ">";
609           }
610         }
611         if (isPeelLast(II))
612           OS << 'p';
613         if (II < Levels)
614           OS << " ";
615       }
616       if (isLoopIndependent())
617         OS << "|<";
618       OS << "]";
619       if (Splitable)
620         OS << " splitable";
621     }
622   }
623   OS << "!\n";
624 }
625
626
627
628 static
629 AliasAnalysis::AliasResult underlyingObjectsAlias(AliasAnalysis *AA,
630                                                   const Value *A,
631                                                   const Value *B) {
632   const Value *AObj = GetUnderlyingObject(A);
633   const Value *BObj = GetUnderlyingObject(B);
634   return AA->alias(AObj, AA->getTypeStoreSize(AObj->getType()),
635                    BObj, AA->getTypeStoreSize(BObj->getType()));
636 }
637
638
639 // Returns true if the load or store can be analyzed. Atomic and volatile
640 // operations have properties which this analysis does not understand.
641 static
642 bool isLoadOrStore(const Instruction *I) {
643   if (const LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(I))
644     return LI->isUnordered();
645   else if (const StoreInst *SI = dyn_cast<StoreInst>(I))
646     return SI->isUnordered();
647   return false;
648 }
649
650
651 static
652 Value *getPointerOperand(Instruction *I) {
653   if (LoadInst *LI = dyn_cast<LoadInst>(I))
654     return LI->getPointerOperand();
655   if (StoreInst *SI = dyn_cast<StoreInst>(I))
656     return SI->getPointerOperand();
657   llvm_unreachable("Value is not load or store instruction");
658   return 0;
659 }
660
661
662 // Examines the loop nesting of the Src and Dst
663 // instructions and establishes their shared loops. Sets the variables
664 // CommonLevels, SrcLevels, and MaxLevels.
665 // The source and destination instructions needn't be contained in the same
666 // loop. The routine establishNestingLevels finds the level of most deeply
667 // nested loop that contains them both, CommonLevels. An instruction that's
668 // not contained in a loop is at level = 0. MaxLevels is equal to the level
669 // of the source plus the level of the destination, minus CommonLevels.
670 // This lets us allocate vectors MaxLevels in length, with room for every
671 // distinct loop referenced in both the source and destination subscripts.
672 // The variable SrcLevels is the nesting depth of the source instruction.
673 // It's used to help calculate distinct loops referenced by the destination.
674 // Here's the map from loops to levels:
675 //            0 - unused
676 //            1 - outermost common loop
677 //          ... - other common loops
678 // CommonLevels - innermost common loop
679 //          ... - loops containing Src but not Dst
680 //    SrcLevels - innermost loop containing Src but not Dst
681 //          ... - loops containing Dst but not Src
682 //    MaxLevels - innermost loops containing Dst but not Src
683 // Consider the follow code fragment:
684 //   for (a = ...) {
685 //     for (b = ...) {
686 //       for (c = ...) {
687 //         for (d = ...) {
688 //           A[] = ...;
689 //         }
690 //       }
691 //       for (e = ...) {
692 //         for (f = ...) {
693 //           for (g = ...) {
694 //             ... = A[];
695 //           }
696 //         }
697 //       }
698 //     }
699 //   }
700 // If we're looking at the possibility of a dependence between the store
701 // to A (the Src) and the load from A (the Dst), we'll note that they
702 // have 2 loops in common, so CommonLevels will equal 2 and the direction
703 // vector for Result will have 2 entries. SrcLevels = 4 and MaxLevels = 7.
704 // A map from loop names to loop numbers would look like
705 //     a - 1
706 //     b - 2 = CommonLevels
707 //     c - 3
708 //     d - 4 = SrcLevels
709 //     e - 5
710 //     f - 6
711 //     g - 7 = MaxLevels
712 void DependenceAnalysis::establishNestingLevels(const Instruction *Src,
713                                                 const Instruction *Dst) {
714   const BasicBlock *SrcBlock = Src->getParent();
715   const BasicBlock *DstBlock = Dst->getParent();
716   unsigned SrcLevel = LI->getLoopDepth(SrcBlock);
717   unsigned DstLevel = LI->getLoopDepth(DstBlock);
718   const Loop *SrcLoop = LI->getLoopFor(SrcBlock);
719   const Loop *DstLoop = LI->getLoopFor(DstBlock);
720   SrcLevels = SrcLevel;
721   MaxLevels = SrcLevel + DstLevel;
722   while (SrcLevel > DstLevel) {
723     SrcLoop = SrcLoop->getParentLoop();
724     SrcLevel--;
725   }
726   while (DstLevel > SrcLevel) {
727     DstLoop = DstLoop->getParentLoop();
728     DstLevel--;
729   }
730   while (SrcLoop != DstLoop) {
731     SrcLoop = SrcLoop->getParentLoop();
732     DstLoop = DstLoop->getParentLoop();
733     SrcLevel--;
734   }
735   CommonLevels = SrcLevel;
736   MaxLevels -= CommonLevels;
737 }
738
739
740 // Given one of the loops containing the source, return
741 // its level index in our numbering scheme.
742 unsigned DependenceAnalysis::mapSrcLoop(const Loop *SrcLoop) const {
743   return SrcLoop->getLoopDepth();
744 }
745
746
747 // Given one of the loops containing the destination,
748 // return its level index in our numbering scheme.
749 unsigned DependenceAnalysis::mapDstLoop(const Loop *DstLoop) const {
750   unsigned D = DstLoop->getLoopDepth();
751   if (D > CommonLevels)
752     return D - CommonLevels + SrcLevels;
753   else
754     return D;
755 }
756
757
758 // Returns true if Expression is loop invariant in LoopNest.
759 bool DependenceAnalysis::isLoopInvariant(const SCEV *Expression,
760                                          const Loop *LoopNest) const {
761   if (!LoopNest)
762     return true;
763   return SE->isLoopInvariant(Expression, LoopNest) &&
764     isLoopInvariant(Expression, LoopNest->getParentLoop());
765 }
766
767
768
769 // Finds the set of loops from the LoopNest that
770 // have a level <= CommonLevels and are referred to by the SCEV Expression.
771 void DependenceAnalysis::collectCommonLoops(const SCEV *Expression,
772                                             const Loop *LoopNest,
773                                             SmallBitVector &Loops) const {
774   while (LoopNest) {
775     unsigned Level = LoopNest->getLoopDepth();
776     if (Level <= CommonLevels && !SE->isLoopInvariant(Expression, LoopNest))
777       Loops.set(Level);
778     LoopNest = LoopNest->getParentLoop();
779   }
780 }
781
782
783 // removeMatchingExtensions - Examines a subscript pair.
784 // If the source and destination are identically sign (or zero)
785 // extended, it strips off the extension in an effect to simplify
786 // the actual analysis.
787 void DependenceAnalysis::removeMatchingExtensions(Subscript *Pair) {
788   const SCEV *Src = Pair->Src;
789   const SCEV *Dst = Pair->Dst;
790   if ((isa<SCEVZeroExtendExpr>(Src) && isa<SCEVZeroExtendExpr>(Dst)) ||
791       (isa<SCEVSignExtendExpr>(Src) && isa<SCEVSignExtendExpr>(Dst))) {
792     const SCEVCastExpr *SrcCast = cast<SCEVCastExpr>(Src);
793     const SCEVCastExpr *DstCast = cast<SCEVCastExpr>(Dst);
794     if (SrcCast->getType() == DstCast->getType()) {
795       Pair->Src = SrcCast->getOperand();
796       Pair->Dst = DstCast->getOperand();
797     }
798   }
799 }
800
801
802 // Examine the scev and return true iff it's linear.
803 // Collect any loops mentioned in the set of "Loops".
804 bool DependenceAnalysis::checkSrcSubscript(const SCEV *Src,
805                                            const Loop *LoopNest,
806                                            SmallBitVector &Loops) {
807   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Src);
808   if (!AddRec)
809     return isLoopInvariant(Src, LoopNest);
810   const SCEV *Start = AddRec->getStart();
811   const SCEV *Step = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
812   if (!isLoopInvariant(Step, LoopNest))
813     return false;
814   Loops.set(mapSrcLoop(AddRec->getLoop()));
815   return checkSrcSubscript(Start, LoopNest, Loops);
816 }
817
818
819
820 // Examine the scev and return true iff it's linear.
821 // Collect any loops mentioned in the set of "Loops".
822 bool DependenceAnalysis::checkDstSubscript(const SCEV *Dst,
823                                            const Loop *LoopNest,
824                                            SmallBitVector &Loops) {
825   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Dst);
826   if (!AddRec)
827     return isLoopInvariant(Dst, LoopNest);
828   const SCEV *Start = AddRec->getStart();
829   const SCEV *Step = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
830   if (!isLoopInvariant(Step, LoopNest))
831     return false;
832   Loops.set(mapDstLoop(AddRec->getLoop()));
833   return checkDstSubscript(Start, LoopNest, Loops);
834 }
835
836
837 // Examines the subscript pair (the Src and Dst SCEVs)
838 // and classifies it as either ZIV, SIV, RDIV, MIV, or Nonlinear.
839 // Collects the associated loops in a set.
840 DependenceAnalysis::Subscript::ClassificationKind
841 DependenceAnalysis::classifyPair(const SCEV *Src, const Loop *SrcLoopNest,
842                                  const SCEV *Dst, const Loop *DstLoopNest,
843                                  SmallBitVector &Loops) {
844   SmallBitVector SrcLoops(MaxLevels + 1);
845   SmallBitVector DstLoops(MaxLevels + 1);
846   if (!checkSrcSubscript(Src, SrcLoopNest, SrcLoops))
847     return Subscript::NonLinear;
848   if (!checkDstSubscript(Dst, DstLoopNest, DstLoops))
849     return Subscript::NonLinear;
850   Loops = SrcLoops;
851   Loops |= DstLoops;
852   unsigned N = Loops.count();
853   if (N == 0)
854     return Subscript::ZIV;
855   if (N == 1)
856     return Subscript::SIV;
857   if (N == 2 && (SrcLoops.count() == 0 ||
858                  DstLoops.count() == 0 ||
859                  (SrcLoops.count() == 1 && DstLoops.count() == 1)))
860     return Subscript::RDIV;
861   return Subscript::MIV;
862 }
863
864
865 // A wrapper around SCEV::isKnownPredicate.
866 // Looks for cases where we're interested in comparing for equality.
867 // If both X and Y have been identically sign or zero extended,
868 // it strips off the (confusing) extensions before invoking
869 // SCEV::isKnownPredicate. Perhaps, someday, the ScalarEvolution package
870 // will be similarly updated.
871 //
872 // If SCEV::isKnownPredicate can't prove the predicate,
873 // we try simple subtraction, which seems to help in some cases
874 // involving symbolics.
875 bool DependenceAnalysis::isKnownPredicate(ICmpInst::Predicate Pred,
876                                           const SCEV *X,
877                                           const SCEV *Y) const {
878   if (Pred == CmpInst::ICMP_EQ ||
879       Pred == CmpInst::ICMP_NE) {
880     if ((isa<SCEVSignExtendExpr>(X) &&
881          isa<SCEVSignExtendExpr>(Y)) ||
882         (isa<SCEVZeroExtendExpr>(X) &&
883          isa<SCEVZeroExtendExpr>(Y))) {
884       const SCEVCastExpr *CX = cast<SCEVCastExpr>(X);
885       const SCEVCastExpr *CY = cast<SCEVCastExpr>(Y);
886       const SCEV *Xop = CX->getOperand();
887       const SCEV *Yop = CY->getOperand();
888       if (Xop->getType() == Yop->getType()) {
889         X = Xop;
890         Y = Yop;
891       }
892     }
893   }
894   if (SE->isKnownPredicate(Pred, X, Y))
895     return true;
896   // If SE->isKnownPredicate can't prove the condition,
897   // we try the brute-force approach of subtracting
898   // and testing the difference.
899   // By testing with SE->isKnownPredicate first, we avoid
900   // the possibility of overflow when the arguments are constants.
901   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(X, Y);
902   switch (Pred) {
903   case CmpInst::ICMP_EQ:
904     return Delta->isZero();
905   case CmpInst::ICMP_NE:
906     return SE->isKnownNonZero(Delta);
907   case CmpInst::ICMP_SGE:
908     return SE->isKnownNonNegative(Delta);
909   case CmpInst::ICMP_SLE:
910     return SE->isKnownNonPositive(Delta);
911   case CmpInst::ICMP_SGT:
912     return SE->isKnownPositive(Delta);
913   case CmpInst::ICMP_SLT:
914     return SE->isKnownNegative(Delta);
915   default:
916     llvm_unreachable("unexpected predicate in isKnownPredicate");
917   }
918 }
919
920
921 // All subscripts are all the same type.
922 // Loop bound may be smaller (e.g., a char).
923 // Should zero extend loop bound, since it's always >= 0.
924 // This routine collects upper bound and extends if needed.
925 // Return null if no bound available.
926 const SCEV *DependenceAnalysis::collectUpperBound(const Loop *L,
927                                                   Type *T) const {
928   if (SE->hasLoopInvariantBackedgeTakenCount(L)) {
929     const SCEV *UB = SE->getBackedgeTakenCount(L);
930     return SE->getNoopOrZeroExtend(UB, T);
931   }
932   return NULL;
933 }
934
935
936 // Calls collectUpperBound(), then attempts to cast it to SCEVConstant.
937 // If the cast fails, returns NULL.
938 const SCEVConstant *DependenceAnalysis::collectConstantUpperBound(const Loop *L,
939                                                                   Type *T
940                                                                   ) const {
941   if (const SCEV *UB = collectUpperBound(L, T))
942     return dyn_cast<SCEVConstant>(UB);
943   return NULL;
944 }
945
946
947 // testZIV -
948 // When we have a pair of subscripts of the form [c1] and [c2],
949 // where c1 and c2 are both loop invariant, we attack it using
950 // the ZIV test. Basically, we test by comparing the two values,
951 // but there are actually three possible results:
952 // 1) the values are equal, so there's a dependence
953 // 2) the values are different, so there's no dependence
954 // 3) the values might be equal, so we have to assume a dependence.
955 //
956 // Return true if dependence disproved.
957 bool DependenceAnalysis::testZIV(const SCEV *Src,
958                                  const SCEV *Dst,
959                                  FullDependence &Result) const {
960   DEBUG(dbgs() << "    src = " << *Src << "\n");
961   DEBUG(dbgs() << "    dst = " << *Dst << "\n");
962   ++ZIVapplications;
963   if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, Src, Dst)) {
964     DEBUG(dbgs() << "    provably dependent\n");
965     return false; // provably dependent
966   }
967   if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE, Src, Dst)) {
968     DEBUG(dbgs() << "    provably independent\n");
969     ++ZIVindependence;
970     return true; // provably independent
971   }
972   DEBUG(dbgs() << "    possibly dependent\n");
973   Result.Consistent = false;
974   return false; // possibly dependent
975 }
976
977
978 // strongSIVtest -
979 // From the paper, Practical Dependence Testing, Section 4.2.1
980 //
981 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a*i] and [c2 + a*i],
982 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant,
983 //  and a is a constant, we can solve it exactly using the Strong SIV test.
984 //
985 // Can prove independence. Failing that, can compute distance (and direction).
986 // In the presence of symbolic terms, we can sometimes make progress.
987 //
988 // If there's a dependence,
989 //
990 //    c1 + a*i = c2 + a*i'
991 //
992 // The dependence distance is
993 //
994 //    d = i' - i = (c1 - c2)/a
995 //
996 // A dependence only exists if d is an integer and abs(d) <= U, where U is the
997 // loop's upper bound. If a dependence exists, the dependence direction is
998 // defined as
999 //
1000 //                { < if d > 0
1001 //    direction = { = if d = 0
1002 //                { > if d < 0
1003 //
1004 // Return true if dependence disproved.
1005 bool DependenceAnalysis::strongSIVtest(const SCEV *Coeff,
1006                                        const SCEV *SrcConst,
1007                                        const SCEV *DstConst,
1008                                        const Loop *CurLoop,
1009                                        unsigned Level,
1010                                        FullDependence &Result,
1011                                        Constraint &NewConstraint) const {
1012   DEBUG(dbgs() << "\tStrong SIV test\n");
1013   DEBUG(dbgs() << "\t    Coeff = " << *Coeff);
1014   DEBUG(dbgs() << ", " << *Coeff->getType() << "\n");
1015   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst);
1016   DEBUG(dbgs() << ", " << *SrcConst->getType() << "\n");
1017   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst);
1018   DEBUG(dbgs() << ", " << *DstConst->getType() << "\n");
1019   ++StrongSIVapplications;
1020   assert(0 < Level && Level <= CommonLevels && "level out of range");
1021   Level--;
1022
1023   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(SrcConst, DstConst);
1024   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta);
1025   DEBUG(dbgs() << ", " << *Delta->getType() << "\n");
1026
1027   // check that |Delta| < iteration count
1028   if (const SCEV *UpperBound = collectUpperBound(CurLoop, Delta->getType())) {
1029     DEBUG(dbgs() << "\t    UpperBound = " << *UpperBound);
1030     DEBUG(dbgs() << ", " << *UpperBound->getType() << "\n");
1031     const SCEV *AbsDelta =
1032       SE->isKnownNonNegative(Delta) ? Delta : SE->getNegativeSCEV(Delta);
1033     const SCEV *AbsCoeff =
1034       SE->isKnownNonNegative(Coeff) ? Coeff : SE->getNegativeSCEV(Coeff);
1035     const SCEV *Product = SE->getMulExpr(UpperBound, AbsCoeff);
1036     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, AbsDelta, Product)) {
1037       // Distance greater than trip count - no dependence
1038       ++StrongSIVindependence;
1039       ++StrongSIVsuccesses;
1040       return true;
1041     }
1042   }
1043
1044   // Can we compute distance?
1045   if (isa<SCEVConstant>(Delta) && isa<SCEVConstant>(Coeff)) {
1046     APInt ConstDelta = cast<SCEVConstant>(Delta)->getValue()->getValue();
1047     APInt ConstCoeff = cast<SCEVConstant>(Coeff)->getValue()->getValue();
1048     APInt Distance  = ConstDelta; // these need to be initialized
1049     APInt Remainder = ConstDelta;
1050     APInt::sdivrem(ConstDelta, ConstCoeff, Distance, Remainder);
1051     DEBUG(dbgs() << "\t    Distance = " << Distance << "\n");
1052     DEBUG(dbgs() << "\t    Remainder = " << Remainder << "\n");
1053     // Make sure Coeff divides Delta exactly
1054     if (Remainder != 0) {
1055       // Coeff doesn't divide Distance, no dependence
1056       ++StrongSIVindependence;
1057       ++StrongSIVsuccesses;
1058       return true;
1059     }
1060     Result.DV[Level].Distance = SE->getConstant(Distance);
1061     NewConstraint.setDistance(SE->getConstant(Distance), CurLoop);
1062     if (Distance.sgt(0))
1063       Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::LT;
1064     else if (Distance.slt(0))
1065       Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::GT;
1066     else
1067       Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::EQ;
1068     ++StrongSIVsuccesses;
1069   }
1070   else if (Delta->isZero()) {
1071     // since 0/X == 0
1072     Result.DV[Level].Distance = Delta;
1073     NewConstraint.setDistance(Delta, CurLoop);
1074     Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::EQ;
1075     ++StrongSIVsuccesses;
1076   }
1077   else {
1078     if (Coeff->isOne()) {
1079       DEBUG(dbgs() << "\t    Distance = " << *Delta << "\n");
1080       Result.DV[Level].Distance = Delta; // since X/1 == X
1081       NewConstraint.setDistance(Delta, CurLoop);
1082     }
1083     else {
1084       Result.Consistent = false;
1085       NewConstraint.setLine(Coeff,
1086                             SE->getNegativeSCEV(Coeff),
1087                             SE->getNegativeSCEV(Delta), CurLoop);
1088     }
1089
1090     // maybe we can get a useful direction
1091     bool DeltaMaybeZero     = !SE->isKnownNonZero(Delta);
1092     bool DeltaMaybePositive = !SE->isKnownNonPositive(Delta);
1093     bool DeltaMaybeNegative = !SE->isKnownNonNegative(Delta);
1094     bool CoeffMaybePositive = !SE->isKnownNonPositive(Coeff);
1095     bool CoeffMaybeNegative = !SE->isKnownNonNegative(Coeff);
1096     // The double negatives above are confusing.
1097     // It helps to read !SE->isKnownNonZero(Delta)
1098     // as "Delta might be Zero"
1099     unsigned NewDirection = Dependence::DVEntry::NONE;
1100     if ((DeltaMaybePositive && CoeffMaybePositive) ||
1101         (DeltaMaybeNegative && CoeffMaybeNegative))
1102       NewDirection = Dependence::DVEntry::LT;
1103     if (DeltaMaybeZero)
1104       NewDirection |= Dependence::DVEntry::EQ;
1105     if ((DeltaMaybeNegative && CoeffMaybePositive) ||
1106         (DeltaMaybePositive && CoeffMaybeNegative))
1107       NewDirection |= Dependence::DVEntry::GT;
1108     if (NewDirection < Result.DV[Level].Direction)
1109       ++StrongSIVsuccesses;
1110     Result.DV[Level].Direction &= NewDirection;
1111   }
1112   return false;
1113 }
1114
1115
1116 // weakCrossingSIVtest -
1117 // From the paper, Practical Dependence Testing, Section 4.2.2
1118 //
1119 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a*i] and [c2 - a*i],
1120 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant,
1121 // and a is a constant, we can solve it exactly using the
1122 // Weak-Crossing SIV test.
1123 //
1124 // Given c1 + a*i = c2 - a*i', we can look for the intersection of
1125 // the two lines, where i = i', yielding
1126 //
1127 //    c1 + a*i = c2 - a*i
1128 //    2a*i = c2 - c1
1129 //    i = (c2 - c1)/2a
1130 //
1131 // If i < 0, there is no dependence.
1132 // If i > upperbound, there is no dependence.
1133 // If i = 0 (i.e., if c1 = c2), there's a dependence with distance = 0.
1134 // If i = upperbound, there's a dependence with distance = 0.
1135 // If i is integral, there's a dependence (all directions).
1136 // If the non-integer part = 1/2, there's a dependence (<> directions).
1137 // Otherwise, there's no dependence.
1138 //
1139 // Can prove independence. Failing that,
1140 // can sometimes refine the directions.
1141 // Can determine iteration for splitting.
1142 //
1143 // Return true if dependence disproved.
1144 bool DependenceAnalysis::weakCrossingSIVtest(const SCEV *Coeff,
1145                                              const SCEV *SrcConst,
1146                                              const SCEV *DstConst,
1147                                              const Loop *CurLoop,
1148                                              unsigned Level,
1149                                              FullDependence &Result,
1150                                              Constraint &NewConstraint,
1151                                              const SCEV *&SplitIter) const {
1152   DEBUG(dbgs() << "\tWeak-Crossing SIV test\n");
1153   DEBUG(dbgs() << "\t    Coeff = " << *Coeff << "\n");
1154   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst << "\n");
1155   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst << "\n");
1156   ++WeakCrossingSIVapplications;
1157   assert(0 < Level && Level <= CommonLevels && "Level out of range");
1158   Level--;
1159   Result.Consistent = false;
1160   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(DstConst, SrcConst);
1161   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1162   NewConstraint.setLine(Coeff, Coeff, Delta, CurLoop);
1163   if (Delta->isZero()) {
1164     Result.DV[Level].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::LT);
1165     Result.DV[Level].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::GT);
1166     ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1167     if (!Result.DV[Level].Direction) {
1168       ++WeakCrossingSIVindependence;
1169       return true;
1170     }
1171     Result.DV[Level].Distance = Delta; // = 0
1172     return false;
1173   }
1174   const SCEVConstant *ConstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(Coeff);
1175   if (!ConstCoeff)
1176     return false;
1177
1178   Result.DV[Level].Splitable = true;
1179   if (SE->isKnownNegative(ConstCoeff)) {
1180     ConstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(SE->getNegativeSCEV(ConstCoeff));
1181     assert(ConstCoeff &&
1182            "dynamic cast of negative of ConstCoeff should yield constant");
1183     Delta = SE->getNegativeSCEV(Delta);
1184   }
1185   assert(SE->isKnownPositive(ConstCoeff) && "ConstCoeff should be positive");
1186
1187   // compute SplitIter for use by DependenceAnalysis::getSplitIteration()
1188   SplitIter =
1189     SE->getUDivExpr(SE->getSMaxExpr(SE->getConstant(Delta->getType(), 0),
1190                                     Delta),
1191                     SE->getMulExpr(SE->getConstant(Delta->getType(), 2),
1192                                    ConstCoeff));
1193   DEBUG(dbgs() << "\t    Split iter = " << *SplitIter << "\n");
1194
1195   const SCEVConstant *ConstDelta = dyn_cast<SCEVConstant>(Delta);
1196   if (!ConstDelta)
1197     return false;
1198
1199   // We're certain that ConstCoeff > 0; therefore,
1200   // if Delta < 0, then no dependence.
1201   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1202   DEBUG(dbgs() << "\t    ConstCoeff = " << *ConstCoeff << "\n");
1203   if (SE->isKnownNegative(Delta)) {
1204     // No dependence, Delta < 0
1205     ++WeakCrossingSIVindependence;
1206     ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1207     return true;
1208   }
1209
1210   // We're certain that Delta > 0 and ConstCoeff > 0.
1211   // Check Delta/(2*ConstCoeff) against upper loop bound
1212   if (const SCEV *UpperBound = collectUpperBound(CurLoop, Delta->getType())) {
1213     DEBUG(dbgs() << "\t    UpperBound = " << *UpperBound << "\n");
1214     const SCEV *ConstantTwo = SE->getConstant(UpperBound->getType(), 2);
1215     const SCEV *ML = SE->getMulExpr(SE->getMulExpr(ConstCoeff, UpperBound),
1216                                     ConstantTwo);
1217     DEBUG(dbgs() << "\t    ML = " << *ML << "\n");
1218     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, Delta, ML)) {
1219       // Delta too big, no dependence
1220       ++WeakCrossingSIVindependence;
1221       ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1222       return true;
1223     }
1224     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, Delta, ML)) {
1225       // i = i' = UB
1226       Result.DV[Level].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::LT);
1227       Result.DV[Level].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::GT);
1228       ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1229       if (!Result.DV[Level].Direction) {
1230         ++WeakCrossingSIVindependence;
1231         return true;
1232       }
1233       Result.DV[Level].Splitable = false;
1234       Result.DV[Level].Distance = SE->getConstant(Delta->getType(), 0);
1235       return false;
1236     }
1237   }
1238
1239   // check that Coeff divides Delta
1240   APInt APDelta = ConstDelta->getValue()->getValue();
1241   APInt APCoeff = ConstCoeff->getValue()->getValue();
1242   APInt Distance = APDelta; // these need to be initialzed
1243   APInt Remainder = APDelta;
1244   APInt::sdivrem(APDelta, APCoeff, Distance, Remainder);
1245   DEBUG(dbgs() << "\t    Remainder = " << Remainder << "\n");
1246   if (Remainder != 0) {
1247     // Coeff doesn't divide Delta, no dependence
1248     ++WeakCrossingSIVindependence;
1249     ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1250     return true;
1251   }
1252   DEBUG(dbgs() << "\t    Distance = " << Distance << "\n");
1253
1254   // if 2*Coeff doesn't divide Delta, then the equal direction isn't possible
1255   APInt Two = APInt(Distance.getBitWidth(), 2, true);
1256   Remainder = Distance.srem(Two);
1257   DEBUG(dbgs() << "\t    Remainder = " << Remainder << "\n");
1258   if (Remainder != 0) {
1259     // Equal direction isn't possible
1260     Result.DV[Level].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::EQ);
1261     ++WeakCrossingSIVsuccesses;
1262   }
1263   return false;
1264 }
1265
1266
1267 // Kirch's algorithm, from
1268 //
1269 //        Optimizing Supercompilers for Supercomputers
1270 //        Michael Wolfe
1271 //        MIT Press, 1989
1272 //
1273 // Program 2.1, page 29.
1274 // Computes the GCD of AM and BM.
1275 // Also finds a solution to the equation ax - by = gdc(a, b).
1276 // Returns true iff the gcd divides Delta.
1277 static
1278 bool findGCD(unsigned Bits, APInt AM, APInt BM, APInt Delta,
1279              APInt &G, APInt &X, APInt &Y) {
1280   APInt A0(Bits, 1, true), A1(Bits, 0, true);
1281   APInt B0(Bits, 0, true), B1(Bits, 1, true);
1282   APInt G0 = AM.abs();
1283   APInt G1 = BM.abs();
1284   APInt Q = G0; // these need to be initialized
1285   APInt R = G0;
1286   APInt::sdivrem(G0, G1, Q, R);
1287   while (R != 0) {
1288     APInt A2 = A0 - Q*A1; A0 = A1; A1 = A2;
1289     APInt B2 = B0 - Q*B1; B0 = B1; B1 = B2;
1290     G0 = G1; G1 = R;
1291     APInt::sdivrem(G0, G1, Q, R);
1292   }
1293   G = G1;
1294   DEBUG(dbgs() << "\t    GCD = " << G << "\n");
1295   X = AM.slt(0) ? -A1 : A1;
1296   Y = BM.slt(0) ? B1 : -B1;
1297
1298   // make sure gcd divides Delta
1299   R = Delta.srem(G);
1300   if (R != 0)
1301     return true; // gcd doesn't divide Delta, no dependence
1302   Q = Delta.sdiv(G);
1303   X *= Q;
1304   Y *= Q;
1305   return false;
1306 }
1307
1308
1309 static
1310 APInt floorOfQuotient(APInt A, APInt B) {
1311   APInt Q = A; // these need to be initialized
1312   APInt R = A;
1313   APInt::sdivrem(A, B, Q, R);
1314   if (R == 0)
1315     return Q;
1316   if ((A.sgt(0) && B.sgt(0)) ||
1317       (A.slt(0) && B.slt(0)))
1318     return Q;
1319   else
1320     return Q - 1;
1321 }
1322
1323
1324 static
1325 APInt ceilingOfQuotient(APInt A, APInt B) {
1326   APInt Q = A; // these need to be initialized
1327   APInt R = A;
1328   APInt::sdivrem(A, B, Q, R);
1329   if (R == 0)
1330     return Q;
1331   if ((A.sgt(0) && B.sgt(0)) ||
1332       (A.slt(0) && B.slt(0)))
1333     return Q + 1;
1334   else
1335     return Q;
1336 }
1337
1338
1339 static
1340 APInt maxAPInt(APInt A, APInt B) {
1341   return A.sgt(B) ? A : B;
1342 }
1343
1344
1345 static
1346 APInt minAPInt(APInt A, APInt B) {
1347   return A.slt(B) ? A : B;
1348 }
1349
1350
1351 // exactSIVtest -
1352 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a1*i] and [c2 + a2*i],
1353 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant, and a1
1354 // and a2 are constant, we can solve it exactly using an algorithm developed
1355 // by Banerjee and Wolfe. See Section 2.5.3 in
1356 //
1357 //        Optimizing Supercompilers for Supercomputers
1358 //        Michael Wolfe
1359 //        MIT Press, 1989
1360 //
1361 // It's slower than the specialized tests (strong SIV, weak-zero SIV, etc),
1362 // so use them if possible. They're also a bit better with symbolics and,
1363 // in the case of the strong SIV test, can compute Distances.
1364 //
1365 // Return true if dependence disproved.
1366 bool DependenceAnalysis::exactSIVtest(const SCEV *SrcCoeff,
1367                                       const SCEV *DstCoeff,
1368                                       const SCEV *SrcConst,
1369                                       const SCEV *DstConst,
1370                                       const Loop *CurLoop,
1371                                       unsigned Level,
1372                                       FullDependence &Result,
1373                                       Constraint &NewConstraint) const {
1374   DEBUG(dbgs() << "\tExact SIV test\n");
1375   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcCoeff = " << *SrcCoeff << " = AM\n");
1376   DEBUG(dbgs() << "\t    DstCoeff = " << *DstCoeff << " = BM\n");
1377   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst << "\n");
1378   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst << "\n");
1379   ++ExactSIVapplications;
1380   assert(0 < Level && Level <= CommonLevels && "Level out of range");
1381   Level--;
1382   Result.Consistent = false;
1383   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(DstConst, SrcConst);
1384   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1385   NewConstraint.setLine(SrcCoeff, SE->getNegativeSCEV(DstCoeff),
1386                         Delta, CurLoop);
1387   const SCEVConstant *ConstDelta = dyn_cast<SCEVConstant>(Delta);
1388   const SCEVConstant *ConstSrcCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(SrcCoeff);
1389   const SCEVConstant *ConstDstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(DstCoeff);
1390   if (!ConstDelta || !ConstSrcCoeff || !ConstDstCoeff)
1391     return false;
1392
1393   // find gcd
1394   APInt G, X, Y;
1395   APInt AM = ConstSrcCoeff->getValue()->getValue();
1396   APInt BM = ConstDstCoeff->getValue()->getValue();
1397   unsigned Bits = AM.getBitWidth();
1398   if (findGCD(Bits, AM, BM, ConstDelta->getValue()->getValue(), G, X, Y)) {
1399     // gcd doesn't divide Delta, no dependence
1400     ++ExactSIVindependence;
1401     ++ExactSIVsuccesses;
1402     return true;
1403   }
1404
1405   DEBUG(dbgs() << "\t    X = " << X << ", Y = " << Y << "\n");
1406
1407   // since SCEV construction normalizes, LM = 0
1408   APInt UM(Bits, 1, true);
1409   bool UMvalid = false;
1410   // UM is perhaps unavailable, let's check
1411   if (const SCEVConstant *CUB =
1412       collectConstantUpperBound(CurLoop, Delta->getType())) {
1413     UM = CUB->getValue()->getValue();
1414     DEBUG(dbgs() << "\t    UM = " << UM << "\n");
1415     UMvalid = true;
1416   }
1417
1418   APInt TU(APInt::getSignedMaxValue(Bits));
1419   APInt TL(APInt::getSignedMinValue(Bits));
1420
1421   // test(BM/G, LM-X) and test(-BM/G, X-UM)
1422   APInt TMUL = BM.sdiv(G);
1423   if (TMUL.sgt(0)) {
1424     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(-X, TMUL));
1425     DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1426     if (UMvalid) {
1427       TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(UM - X, TMUL));
1428       DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1429     }
1430   }
1431   else {
1432     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(-X, TMUL));
1433     DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1434     if (UMvalid) {
1435       TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(UM - X, TMUL));
1436       DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1437     }
1438   }
1439
1440   // test(AM/G, LM-Y) and test(-AM/G, Y-UM)
1441   TMUL = AM.sdiv(G);
1442   if (TMUL.sgt(0)) {
1443     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(-Y, TMUL));
1444     DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1445     if (UMvalid) {
1446       TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(UM - Y, TMUL));
1447       DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1448     }
1449   }
1450   else {
1451     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(-Y, TMUL));
1452     DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1453     if (UMvalid) {
1454       TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(UM - Y, TMUL));
1455       DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1456     }
1457   }
1458   if (TL.sgt(TU)) {
1459     ++ExactSIVindependence;
1460     ++ExactSIVsuccesses;
1461     return true;
1462   }
1463
1464   // explore directions
1465   unsigned NewDirection = Dependence::DVEntry::NONE;
1466
1467   // less than
1468   APInt SaveTU(TU); // save these
1469   APInt SaveTL(TL);
1470   DEBUG(dbgs() << "\t    exploring LT direction\n");
1471   TMUL = AM - BM;
1472   if (TMUL.sgt(0)) {
1473     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(X - Y + 1, TMUL));
1474     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TL = " << TL << "\n");
1475   }
1476   else {
1477     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(X - Y + 1, TMUL));
1478     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TU = " << TU << "\n");
1479   }
1480   if (TL.sle(TU)) {
1481     NewDirection |= Dependence::DVEntry::LT;
1482     ++ExactSIVsuccesses;
1483   }
1484
1485   // equal
1486   TU = SaveTU; // restore
1487   TL = SaveTL;
1488   DEBUG(dbgs() << "\t    exploring EQ direction\n");
1489   if (TMUL.sgt(0)) {
1490     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(X - Y, TMUL));
1491     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TL = " << TL << "\n");
1492   }
1493   else {
1494     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(X - Y, TMUL));
1495     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TU = " << TU << "\n");
1496   }
1497   TMUL = BM - AM;
1498   if (TMUL.sgt(0)) {
1499     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(Y - X, TMUL));
1500     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TL = " << TL << "\n");
1501   }
1502   else {
1503     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(Y - X, TMUL));
1504     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TU = " << TU << "\n");
1505   }
1506   if (TL.sle(TU)) {
1507     NewDirection |= Dependence::DVEntry::EQ;
1508     ++ExactSIVsuccesses;
1509   }
1510
1511   // greater than
1512   TU = SaveTU; // restore
1513   TL = SaveTL;
1514   DEBUG(dbgs() << "\t    exploring GT direction\n");
1515   if (TMUL.sgt(0)) {
1516     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(Y - X + 1, TMUL));
1517     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TL = " << TL << "\n");
1518   }
1519   else {
1520     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(Y - X + 1, TMUL));
1521     DEBUG(dbgs() << "\t\t    TU = " << TU << "\n");
1522   }
1523   if (TL.sle(TU)) {
1524     NewDirection |= Dependence::DVEntry::GT;
1525     ++ExactSIVsuccesses;
1526   }
1527
1528   // finished
1529   Result.DV[Level].Direction &= NewDirection;
1530   if (Result.DV[Level].Direction == Dependence::DVEntry::NONE)
1531     ++ExactSIVindependence;
1532   return Result.DV[Level].Direction == Dependence::DVEntry::NONE;
1533 }
1534
1535
1536
1537 // Return true if the divisor evenly divides the dividend.
1538 static
1539 bool isRemainderZero(const SCEVConstant *Dividend,
1540                      const SCEVConstant *Divisor) {
1541   APInt ConstDividend = Dividend->getValue()->getValue();
1542   APInt ConstDivisor = Divisor->getValue()->getValue();
1543   return ConstDividend.srem(ConstDivisor) == 0;
1544 }
1545
1546
1547 // weakZeroSrcSIVtest -
1548 // From the paper, Practical Dependence Testing, Section 4.2.2
1549 //
1550 // When we have a pair of subscripts of the form [c1] and [c2 + a*i],
1551 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant,
1552 // and a is a constant, we can solve it exactly using the
1553 // Weak-Zero SIV test.
1554 //
1555 // Given
1556 //
1557 //    c1 = c2 + a*i
1558 //
1559 // we get
1560 //
1561 //    (c1 - c2)/a = i
1562 //
1563 // If i is not an integer, there's no dependence.
1564 // If i < 0 or > UB, there's no dependence.
1565 // If i = 0, the direction is <= and peeling the
1566 // 1st iteration will break the dependence.
1567 // If i = UB, the direction is >= and peeling the
1568 // last iteration will break the dependence.
1569 // Otherwise, the direction is *.
1570 //
1571 // Can prove independence. Failing that, we can sometimes refine
1572 // the directions. Can sometimes show that first or last
1573 // iteration carries all the dependences (so worth peeling).
1574 //
1575 // (see also weakZeroDstSIVtest)
1576 //
1577 // Return true if dependence disproved.
1578 bool DependenceAnalysis::weakZeroSrcSIVtest(const SCEV *DstCoeff,
1579                                             const SCEV *SrcConst,
1580                                             const SCEV *DstConst,
1581                                             const Loop *CurLoop,
1582                                             unsigned Level,
1583                                             FullDependence &Result,
1584                                             Constraint &NewConstraint) const {
1585   // For the WeakSIV test, it's possible the loop isn't common to
1586   // the Src and Dst loops. If it isn't, then there's no need to
1587   // record a direction.
1588   DEBUG(dbgs() << "\tWeak-Zero (src) SIV test\n");
1589   DEBUG(dbgs() << "\t    DstCoeff = " << *DstCoeff << "\n");
1590   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst << "\n");
1591   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst << "\n");
1592   ++WeakZeroSIVapplications;
1593   assert(0 < Level && Level <= MaxLevels && "Level out of range");
1594   Level--;
1595   Result.Consistent = false;
1596   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(SrcConst, DstConst);
1597   NewConstraint.setLine(SE->getConstant(Delta->getType(), 0),
1598                         DstCoeff, Delta, CurLoop);
1599   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1600   if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, SrcConst, DstConst)) {
1601     if (Level < CommonLevels) {
1602       Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::LE;
1603       Result.DV[Level].PeelFirst = true;
1604       ++WeakZeroSIVsuccesses;
1605     }
1606     return false; // dependences caused by first iteration
1607   }
1608   const SCEVConstant *ConstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(DstCoeff);
1609   if (!ConstCoeff)
1610     return false;
1611   const SCEV *AbsCoeff =
1612     SE->isKnownNegative(ConstCoeff) ?
1613     SE->getNegativeSCEV(ConstCoeff) : ConstCoeff;
1614   const SCEV *NewDelta =
1615     SE->isKnownNegative(ConstCoeff) ? SE->getNegativeSCEV(Delta) : Delta;
1616
1617   // check that Delta/SrcCoeff < iteration count
1618   // really check NewDelta < count*AbsCoeff
1619   if (const SCEV *UpperBound = collectUpperBound(CurLoop, Delta->getType())) {
1620     DEBUG(dbgs() << "\t    UpperBound = " << *UpperBound << "\n");
1621     const SCEV *Product = SE->getMulExpr(AbsCoeff, UpperBound);
1622     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, NewDelta, Product)) {
1623       ++WeakZeroSIVindependence;
1624       ++WeakZeroSIVsuccesses;
1625       return true;
1626     }
1627     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, NewDelta, Product)) {
1628       // dependences caused by last iteration
1629       if (Level < CommonLevels) {
1630         Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::GE;
1631         Result.DV[Level].PeelLast = true;
1632         ++WeakZeroSIVsuccesses;
1633       }
1634       return false;
1635     }
1636   }
1637
1638   // check that Delta/SrcCoeff >= 0
1639   // really check that NewDelta >= 0
1640   if (SE->isKnownNegative(NewDelta)) {
1641     // No dependence, newDelta < 0
1642     ++WeakZeroSIVindependence;
1643     ++WeakZeroSIVsuccesses;
1644     return true;
1645   }
1646
1647   // if SrcCoeff doesn't divide Delta, then no dependence
1648   if (isa<SCEVConstant>(Delta) &&
1649       !isRemainderZero(cast<SCEVConstant>(Delta), ConstCoeff)) {
1650     ++WeakZeroSIVindependence;
1651     ++WeakZeroSIVsuccesses;
1652     return true;
1653   }
1654   return false;
1655 }
1656
1657
1658 // weakZeroDstSIVtest -
1659 // From the paper, Practical Dependence Testing, Section 4.2.2
1660 //
1661 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a*i] and [c2],
1662 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant,
1663 // and a is a constant, we can solve it exactly using the
1664 // Weak-Zero SIV test.
1665 //
1666 // Given
1667 //
1668 //    c1 + a*i = c2
1669 //
1670 // we get
1671 //
1672 //    i = (c2 - c1)/a
1673 //
1674 // If i is not an integer, there's no dependence.
1675 // If i < 0 or > UB, there's no dependence.
1676 // If i = 0, the direction is <= and peeling the
1677 // 1st iteration will break the dependence.
1678 // If i = UB, the direction is >= and peeling the
1679 // last iteration will break the dependence.
1680 // Otherwise, the direction is *.
1681 //
1682 // Can prove independence. Failing that, we can sometimes refine
1683 // the directions. Can sometimes show that first or last
1684 // iteration carries all the dependences (so worth peeling).
1685 //
1686 // (see also weakZeroSrcSIVtest)
1687 //
1688 // Return true if dependence disproved.
1689 bool DependenceAnalysis::weakZeroDstSIVtest(const SCEV *SrcCoeff,
1690                                             const SCEV *SrcConst,
1691                                             const SCEV *DstConst,
1692                                             const Loop *CurLoop,
1693                                             unsigned Level,
1694                                             FullDependence &Result,
1695                                             Constraint &NewConstraint) const {
1696   // For the WeakSIV test, it's possible the loop isn't common to the
1697   // Src and Dst loops. If it isn't, then there's no need to record a direction.
1698   DEBUG(dbgs() << "\tWeak-Zero (dst) SIV test\n");
1699   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcCoeff = " << *SrcCoeff << "\n");
1700   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst << "\n");
1701   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst << "\n");
1702   ++WeakZeroSIVapplications;
1703   assert(0 < Level && Level <= SrcLevels && "Level out of range");
1704   Level--;
1705   Result.Consistent = false;
1706   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(DstConst, SrcConst);
1707   NewConstraint.setLine(SrcCoeff, SE->getConstant(Delta->getType(), 0),
1708                         Delta, CurLoop);
1709   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1710   if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, DstConst, SrcConst)) {
1711     if (Level < CommonLevels) {
1712       Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::LE;
1713       Result.DV[Level].PeelFirst = true;
1714       ++WeakZeroSIVsuccesses;
1715     }
1716     return false; // dependences caused by first iteration
1717   }
1718   const SCEVConstant *ConstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(SrcCoeff);
1719   if (!ConstCoeff)
1720     return false;
1721   const SCEV *AbsCoeff =
1722     SE->isKnownNegative(ConstCoeff) ?
1723     SE->getNegativeSCEV(ConstCoeff) : ConstCoeff;
1724   const SCEV *NewDelta =
1725     SE->isKnownNegative(ConstCoeff) ? SE->getNegativeSCEV(Delta) : Delta;
1726
1727   // check that Delta/SrcCoeff < iteration count
1728   // really check NewDelta < count*AbsCoeff
1729   if (const SCEV *UpperBound = collectUpperBound(CurLoop, Delta->getType())) {
1730     DEBUG(dbgs() << "\t    UpperBound = " << *UpperBound << "\n");
1731     const SCEV *Product = SE->getMulExpr(AbsCoeff, UpperBound);
1732     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, NewDelta, Product)) {
1733       ++WeakZeroSIVindependence;
1734       ++WeakZeroSIVsuccesses;
1735       return true;
1736     }
1737     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, NewDelta, Product)) {
1738       // dependences caused by last iteration
1739       if (Level < CommonLevels) {
1740         Result.DV[Level].Direction &= Dependence::DVEntry::GE;
1741         Result.DV[Level].PeelLast = true;
1742         ++WeakZeroSIVsuccesses;
1743       }
1744       return false;
1745     }
1746   }
1747
1748   // check that Delta/SrcCoeff >= 0
1749   // really check that NewDelta >= 0
1750   if (SE->isKnownNegative(NewDelta)) {
1751     // No dependence, newDelta < 0
1752     ++WeakZeroSIVindependence;
1753     ++WeakZeroSIVsuccesses;
1754     return true;
1755   }
1756
1757   // if SrcCoeff doesn't divide Delta, then no dependence
1758   if (isa<SCEVConstant>(Delta) &&
1759       !isRemainderZero(cast<SCEVConstant>(Delta), ConstCoeff)) {
1760     ++WeakZeroSIVindependence;
1761     ++WeakZeroSIVsuccesses;
1762     return true;
1763   }
1764   return false;
1765 }
1766
1767
1768 // exactRDIVtest - Tests the RDIV subscript pair for dependence.
1769 // Things of the form [c1 + a*i] and [c2 + b*j],
1770 // where i and j are induction variable, c1 and c2 are loop invariant,
1771 // and a and b are constants.
1772 // Returns true if any possible dependence is disproved.
1773 // Marks the result as inconsistent.
1774 // Works in some cases that symbolicRDIVtest doesn't, and vice versa.
1775 bool DependenceAnalysis::exactRDIVtest(const SCEV *SrcCoeff,
1776                                        const SCEV *DstCoeff,
1777                                        const SCEV *SrcConst,
1778                                        const SCEV *DstConst,
1779                                        const Loop *SrcLoop,
1780                                        const Loop *DstLoop,
1781                                        FullDependence &Result) const {
1782   DEBUG(dbgs() << "\tExact RDIV test\n");
1783   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcCoeff = " << *SrcCoeff << " = AM\n");
1784   DEBUG(dbgs() << "\t    DstCoeff = " << *DstCoeff << " = BM\n");
1785   DEBUG(dbgs() << "\t    SrcConst = " << *SrcConst << "\n");
1786   DEBUG(dbgs() << "\t    DstConst = " << *DstConst << "\n");
1787   ++ExactRDIVapplications;
1788   Result.Consistent = false;
1789   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(DstConst, SrcConst);
1790   DEBUG(dbgs() << "\t    Delta = " << *Delta << "\n");
1791   const SCEVConstant *ConstDelta = dyn_cast<SCEVConstant>(Delta);
1792   const SCEVConstant *ConstSrcCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(SrcCoeff);
1793   const SCEVConstant *ConstDstCoeff = dyn_cast<SCEVConstant>(DstCoeff);
1794   if (!ConstDelta || !ConstSrcCoeff || !ConstDstCoeff)
1795     return false;
1796
1797   // find gcd
1798   APInt G, X, Y;
1799   APInt AM = ConstSrcCoeff->getValue()->getValue();
1800   APInt BM = ConstDstCoeff->getValue()->getValue();
1801   unsigned Bits = AM.getBitWidth();
1802   if (findGCD(Bits, AM, BM, ConstDelta->getValue()->getValue(), G, X, Y)) {
1803     // gcd doesn't divide Delta, no dependence
1804     ++ExactRDIVindependence;
1805     return true;
1806   }
1807
1808   DEBUG(dbgs() << "\t    X = " << X << ", Y = " << Y << "\n");
1809
1810   // since SCEV construction seems to normalize, LM = 0
1811   APInt SrcUM(Bits, 1, true);
1812   bool SrcUMvalid = false;
1813   // SrcUM is perhaps unavailable, let's check
1814   if (const SCEVConstant *UpperBound =
1815       collectConstantUpperBound(SrcLoop, Delta->getType())) {
1816     SrcUM = UpperBound->getValue()->getValue();
1817     DEBUG(dbgs() << "\t    SrcUM = " << SrcUM << "\n");
1818     SrcUMvalid = true;
1819   }
1820
1821   APInt DstUM(Bits, 1, true);
1822   bool DstUMvalid = false;
1823   // UM is perhaps unavailable, let's check
1824   if (const SCEVConstant *UpperBound =
1825       collectConstantUpperBound(DstLoop, Delta->getType())) {
1826     DstUM = UpperBound->getValue()->getValue();
1827     DEBUG(dbgs() << "\t    DstUM = " << DstUM << "\n");
1828     DstUMvalid = true;
1829   }
1830
1831   APInt TU(APInt::getSignedMaxValue(Bits));
1832   APInt TL(APInt::getSignedMinValue(Bits));
1833
1834   // test(BM/G, LM-X) and test(-BM/G, X-UM)
1835   APInt TMUL = BM.sdiv(G);
1836   if (TMUL.sgt(0)) {
1837     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(-X, TMUL));
1838     DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1839     if (SrcUMvalid) {
1840       TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(SrcUM - X, TMUL));
1841       DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1842     }
1843   }
1844   else {
1845     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(-X, TMUL));
1846     DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1847     if (SrcUMvalid) {
1848       TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(SrcUM - X, TMUL));
1849       DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1850     }
1851   }
1852
1853   // test(AM/G, LM-Y) and test(-AM/G, Y-UM)
1854   TMUL = AM.sdiv(G);
1855   if (TMUL.sgt(0)) {
1856     TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(-Y, TMUL));
1857     DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1858     if (DstUMvalid) {
1859       TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(DstUM - Y, TMUL));
1860       DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1861     }
1862   }
1863   else {
1864     TU = minAPInt(TU, floorOfQuotient(-Y, TMUL));
1865     DEBUG(dbgs() << "\t    TU = " << TU << "\n");
1866     if (DstUMvalid) {
1867       TL = maxAPInt(TL, ceilingOfQuotient(DstUM - Y, TMUL));
1868       DEBUG(dbgs() << "\t    TL = " << TL << "\n");
1869     }
1870   }
1871   if (TL.sgt(TU))
1872     ++ExactRDIVindependence;
1873   return TL.sgt(TU);
1874 }
1875
1876
1877 // symbolicRDIVtest -
1878 // In Section 4.5 of the Practical Dependence Testing paper,the authors
1879 // introduce a special case of Banerjee's Inequalities (also called the
1880 // Extreme-Value Test) that can handle some of the SIV and RDIV cases,
1881 // particularly cases with symbolics. Since it's only able to disprove
1882 // dependence (not compute distances or directions), we'll use it as a
1883 // fall back for the other tests.
1884 //
1885 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a1*i] and [c2 + a2*j]
1886 // where i and j are induction variables and c1 and c2 are loop invariants,
1887 // we can use the symbolic tests to disprove some dependences, serving as a
1888 // backup for the RDIV test. Note that i and j can be the same variable,
1889 // letting this test serve as a backup for the various SIV tests.
1890 //
1891 // For a dependence to exist, c1 + a1*i must equal c2 + a2*j for some
1892 //  0 <= i <= N1 and some 0 <= j <= N2, where N1 and N2 are the (normalized)
1893 // loop bounds for the i and j loops, respectively. So, ...
1894 //
1895 // c1 + a1*i = c2 + a2*j
1896 // a1*i - a2*j = c2 - c1
1897 //
1898 // To test for a dependence, we compute c2 - c1 and make sure it's in the
1899 // range of the maximum and minimum possible values of a1*i - a2*j.
1900 // Considering the signs of a1 and a2, we have 4 possible cases:
1901 //
1902 // 1) If a1 >= 0 and a2 >= 0, then
1903 //        a1*0 - a2*N2 <= c2 - c1 <= a1*N1 - a2*0
1904 //              -a2*N2 <= c2 - c1 <= a1*N1
1905 //
1906 // 2) If a1 >= 0 and a2 <= 0, then
1907 //        a1*0 - a2*0 <= c2 - c1 <= a1*N1 - a2*N2
1908 //                  0 <= c2 - c1 <= a1*N1 - a2*N2
1909 //
1910 // 3) If a1 <= 0 and a2 >= 0, then
1911 //        a1*N1 - a2*N2 <= c2 - c1 <= a1*0 - a2*0
1912 //        a1*N1 - a2*N2 <= c2 - c1 <= 0
1913 //
1914 // 4) If a1 <= 0 and a2 <= 0, then
1915 //        a1*N1 - a2*0  <= c2 - c1 <= a1*0 - a2*N2
1916 //        a1*N1         <= c2 - c1 <=       -a2*N2
1917 //
1918 // return true if dependence disproved
1919 bool DependenceAnalysis::symbolicRDIVtest(const SCEV *A1,
1920                                           const SCEV *A2,
1921                                           const SCEV *C1,
1922                                           const SCEV *C2,
1923                                           const Loop *Loop1,
1924                                           const Loop *Loop2) const {
1925   ++SymbolicRDIVapplications;
1926   DEBUG(dbgs() << "\ttry symbolic RDIV test\n");
1927   DEBUG(dbgs() << "\t    A1 = " << *A1);
1928   DEBUG(dbgs() << ", type = " << *A1->getType() << "\n");
1929   DEBUG(dbgs() << "\t    A2 = " << *A2 << "\n");
1930   DEBUG(dbgs() << "\t    C1 = " << *C1 << "\n");
1931   DEBUG(dbgs() << "\t    C2 = " << *C2 << "\n");
1932   const SCEV *N1 = collectUpperBound(Loop1, A1->getType());
1933   const SCEV *N2 = collectUpperBound(Loop2, A1->getType());
1934   DEBUG(if (N1) dbgs() << "\t    N1 = " << *N1 << "\n");
1935   DEBUG(if (N2) dbgs() << "\t    N2 = " << *N2 << "\n");
1936   const SCEV *C2_C1 = SE->getMinusSCEV(C2, C1);
1937   const SCEV *C1_C2 = SE->getMinusSCEV(C1, C2);
1938   DEBUG(dbgs() << "\t    C2 - C1 = " << *C2_C1 << "\n");
1939   DEBUG(dbgs() << "\t    C1 - C2 = " << *C1_C2 << "\n");
1940   if (SE->isKnownNonNegative(A1)) {
1941     if (SE->isKnownNonNegative(A2)) {
1942       // A1 >= 0 && A2 >= 0
1943       if (N1) {
1944         // make sure that c2 - c1 <= a1*N1
1945         const SCEV *A1N1 = SE->getMulExpr(A1, N1);
1946         DEBUG(dbgs() << "\t    A1*N1 = " << *A1N1 << "\n");
1947         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, C2_C1, A1N1)) {
1948           ++SymbolicRDIVindependence;
1949           return true;
1950         }
1951       }
1952       if (N2) {
1953         // make sure that -a2*N2 <= c2 - c1, or a2*N2 >= c1 - c2
1954         const SCEV *A2N2 = SE->getMulExpr(A2, N2);
1955         DEBUG(dbgs() << "\t    A2*N2 = " << *A2N2 << "\n");
1956         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SLT, A2N2, C1_C2)) {
1957           ++SymbolicRDIVindependence;
1958           return true;
1959         }
1960       }
1961     }
1962     else if (SE->isKnownNonPositive(A2)) {
1963       // a1 >= 0 && a2 <= 0
1964       if (N1 && N2) {
1965         // make sure that c2 - c1 <= a1*N1 - a2*N2
1966         const SCEV *A1N1 = SE->getMulExpr(A1, N1);
1967         const SCEV *A2N2 = SE->getMulExpr(A2, N2);
1968         const SCEV *A1N1_A2N2 = SE->getMinusSCEV(A1N1, A2N2);
1969         DEBUG(dbgs() << "\t    A1*N1 - A2*N2 = " << *A1N1_A2N2 << "\n");
1970         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, C2_C1, A1N1_A2N2)) {
1971           ++SymbolicRDIVindependence;
1972           return true;
1973         }
1974       }
1975       // make sure that 0 <= c2 - c1
1976       if (SE->isKnownNegative(C2_C1)) {
1977         ++SymbolicRDIVindependence;
1978         return true;
1979       }
1980     }
1981   }
1982   else if (SE->isKnownNonPositive(A1)) {
1983     if (SE->isKnownNonNegative(A2)) {
1984       // a1 <= 0 && a2 >= 0
1985       if (N1 && N2) {
1986         // make sure that a1*N1 - a2*N2 <= c2 - c1
1987         const SCEV *A1N1 = SE->getMulExpr(A1, N1);
1988         const SCEV *A2N2 = SE->getMulExpr(A2, N2);
1989         const SCEV *A1N1_A2N2 = SE->getMinusSCEV(A1N1, A2N2);
1990         DEBUG(dbgs() << "\t    A1*N1 - A2*N2 = " << *A1N1_A2N2 << "\n");
1991         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, A1N1_A2N2, C2_C1)) {
1992           ++SymbolicRDIVindependence;
1993           return true;
1994         }
1995       }
1996       // make sure that c2 - c1 <= 0
1997       if (SE->isKnownPositive(C2_C1)) {
1998         ++SymbolicRDIVindependence;
1999         return true;
2000       }
2001     }
2002     else if (SE->isKnownNonPositive(A2)) {
2003       // a1 <= 0 && a2 <= 0
2004       if (N1) {
2005         // make sure that a1*N1 <= c2 - c1
2006         const SCEV *A1N1 = SE->getMulExpr(A1, N1);
2007         DEBUG(dbgs() << "\t    A1*N1 = " << *A1N1 << "\n");
2008         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, A1N1, C2_C1)) {
2009           ++SymbolicRDIVindependence;
2010           return true;
2011         }
2012       }
2013       if (N2) {
2014         // make sure that c2 - c1 <= -a2*N2, or c1 - c2 >= a2*N2
2015         const SCEV *A2N2 = SE->getMulExpr(A2, N2);
2016         DEBUG(dbgs() << "\t    A2*N2 = " << *A2N2 << "\n");
2017         if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SLT, C1_C2, A2N2)) {
2018           ++SymbolicRDIVindependence;
2019           return true;
2020         }
2021       }
2022     }
2023   }
2024   return false;
2025 }
2026
2027
2028 // testSIV -
2029 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a1*i] and [c2 - a2*i]
2030 // where i is an induction variable, c1 and c2 are loop invariant, and a1 and
2031 // a2 are constant, we attack it with an SIV test. While they can all be
2032 // solved with the Exact SIV test, it's worthwhile to use simpler tests when
2033 // they apply; they're cheaper and sometimes more precise.
2034 //
2035 // Return true if dependence disproved.
2036 bool DependenceAnalysis::testSIV(const SCEV *Src,
2037                                  const SCEV *Dst,
2038                                  unsigned &Level,
2039                                  FullDependence &Result,
2040                                  Constraint &NewConstraint,
2041                                  const SCEV *&SplitIter) const {
2042   DEBUG(dbgs() << "    src = " << *Src << "\n");
2043   DEBUG(dbgs() << "    dst = " << *Dst << "\n");
2044   const SCEVAddRecExpr *SrcAddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Src);
2045   const SCEVAddRecExpr *DstAddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Dst);
2046   if (SrcAddRec && DstAddRec) {
2047     const SCEV *SrcConst = SrcAddRec->getStart();
2048     const SCEV *DstConst = DstAddRec->getStart();
2049     const SCEV *SrcCoeff = SrcAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2050     const SCEV *DstCoeff = DstAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2051     const Loop *CurLoop = SrcAddRec->getLoop();
2052     assert(CurLoop == DstAddRec->getLoop() &&
2053            "both loops in SIV should be same");
2054     Level = mapSrcLoop(CurLoop);
2055     bool disproven;
2056     if (SrcCoeff == DstCoeff)
2057       disproven = strongSIVtest(SrcCoeff, SrcConst, DstConst, CurLoop,
2058                                 Level, Result, NewConstraint);
2059     else if (SrcCoeff == SE->getNegativeSCEV(DstCoeff))
2060       disproven = weakCrossingSIVtest(SrcCoeff, SrcConst, DstConst, CurLoop,
2061                                       Level, Result, NewConstraint, SplitIter);
2062     else
2063       disproven = exactSIVtest(SrcCoeff, DstCoeff, SrcConst, DstConst, CurLoop,
2064                                Level, Result, NewConstraint);
2065     return disproven ||
2066       gcdMIVtest(Src, Dst, Result) ||
2067       symbolicRDIVtest(SrcCoeff, DstCoeff, SrcConst, DstConst, CurLoop, CurLoop);
2068   }
2069   if (SrcAddRec) {
2070     const SCEV *SrcConst = SrcAddRec->getStart();
2071     const SCEV *SrcCoeff = SrcAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2072     const SCEV *DstConst = Dst;
2073     const Loop *CurLoop = SrcAddRec->getLoop();
2074     Level = mapSrcLoop(CurLoop);
2075     return weakZeroDstSIVtest(SrcCoeff, SrcConst, DstConst, CurLoop,
2076                               Level, Result, NewConstraint) ||
2077       gcdMIVtest(Src, Dst, Result);
2078   }
2079   if (DstAddRec) {
2080     const SCEV *DstConst = DstAddRec->getStart();
2081     const SCEV *DstCoeff = DstAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2082     const SCEV *SrcConst = Src;
2083     const Loop *CurLoop = DstAddRec->getLoop();
2084     Level = mapDstLoop(CurLoop);
2085     return weakZeroSrcSIVtest(DstCoeff, SrcConst, DstConst,
2086                               CurLoop, Level, Result, NewConstraint) ||
2087       gcdMIVtest(Src, Dst, Result);
2088   }
2089   llvm_unreachable("SIV test expected at least one AddRec");
2090   return false;
2091 }
2092
2093
2094 // testRDIV -
2095 // When we have a pair of subscripts of the form [c1 + a1*i] and [c2 + a2*j]
2096 // where i and j are induction variables, c1 and c2 are loop invariant,
2097 // and a1 and a2 are constant, we can solve it exactly with an easy adaptation
2098 // of the Exact SIV test, the Restricted Double Index Variable (RDIV) test.
2099 // It doesn't make sense to talk about distance or direction in this case,
2100 // so there's no point in making special versions of the Strong SIV test or
2101 // the Weak-crossing SIV test.
2102 //
2103 // With minor algebra, this test can also be used for things like
2104 // [c1 + a1*i + a2*j][c2].
2105 //
2106 // Return true if dependence disproved.
2107 bool DependenceAnalysis::testRDIV(const SCEV *Src,
2108                                   const SCEV *Dst,
2109                                   FullDependence &Result) const {
2110   // we have 3 possible situations here:
2111   //   1) [a*i + b] and [c*j + d]
2112   //   2) [a*i + c*j + b] and [d]
2113   //   3) [b] and [a*i + c*j + d]
2114   // We need to find what we've got and get organized
2115
2116   const SCEV *SrcConst, *DstConst;
2117   const SCEV *SrcCoeff, *DstCoeff;
2118   const Loop *SrcLoop, *DstLoop;
2119
2120   DEBUG(dbgs() << "    src = " << *Src << "\n");
2121   DEBUG(dbgs() << "    dst = " << *Dst << "\n");
2122   const SCEVAddRecExpr *SrcAddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Src);
2123   const SCEVAddRecExpr *DstAddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Dst);
2124   if (SrcAddRec && DstAddRec) {
2125     SrcConst = SrcAddRec->getStart();
2126     SrcCoeff = SrcAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2127     SrcLoop = SrcAddRec->getLoop();
2128     DstConst = DstAddRec->getStart();
2129     DstCoeff = DstAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2130     DstLoop = DstAddRec->getLoop();
2131   }
2132   else if (SrcAddRec) {
2133     if (const SCEVAddRecExpr *tmpAddRec =
2134         dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(SrcAddRec->getStart())) {
2135       SrcConst = tmpAddRec->getStart();
2136       SrcCoeff = tmpAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2137       SrcLoop = tmpAddRec->getLoop();
2138       DstConst = Dst;
2139       DstCoeff = SE->getNegativeSCEV(SrcAddRec->getStepRecurrence(*SE));
2140       DstLoop = SrcAddRec->getLoop();
2141     }
2142     else
2143       llvm_unreachable("RDIV reached by surprising SCEVs");
2144   }
2145   else if (DstAddRec) {
2146     if (const SCEVAddRecExpr *tmpAddRec =
2147         dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(DstAddRec->getStart())) {
2148       DstConst = tmpAddRec->getStart();
2149       DstCoeff = tmpAddRec->getStepRecurrence(*SE);
2150       DstLoop = tmpAddRec->getLoop();
2151       SrcConst = Src;
2152       SrcCoeff = SE->getNegativeSCEV(DstAddRec->getStepRecurrence(*SE));
2153       SrcLoop = DstAddRec->getLoop();
2154     }
2155     else
2156       llvm_unreachable("RDIV reached by surprising SCEVs");
2157   }
2158   else
2159     llvm_unreachable("RDIV expected at least one AddRec");
2160   return exactRDIVtest(SrcCoeff, DstCoeff,
2161                        SrcConst, DstConst,
2162                        SrcLoop, DstLoop,
2163                        Result) ||
2164     gcdMIVtest(Src, Dst, Result) ||
2165     symbolicRDIVtest(SrcCoeff, DstCoeff,
2166                      SrcConst, DstConst,
2167                      SrcLoop, DstLoop);
2168 }
2169
2170
2171 // Tests the single-subscript MIV pair (Src and Dst) for dependence.
2172 // Return true if dependence disproved.
2173 // Can sometimes refine direction vectors.
2174 bool DependenceAnalysis::testMIV(const SCEV *Src,
2175                                  const SCEV *Dst,
2176                                  const SmallBitVector &Loops,
2177                                  FullDependence &Result) const {
2178   DEBUG(dbgs() << "    src = " << *Src << "\n");
2179   DEBUG(dbgs() << "    dst = " << *Dst << "\n");
2180   Result.Consistent = false;
2181   return gcdMIVtest(Src, Dst, Result) ||
2182     banerjeeMIVtest(Src, Dst, Loops, Result);
2183 }
2184
2185
2186 // Given a product, e.g., 10*X*Y, returns the first constant operand,
2187 // in this case 10. If there is no constant part, returns NULL.
2188 static
2189 const SCEVConstant *getConstantPart(const SCEVMulExpr *Product) {
2190   for (unsigned Op = 0, Ops = Product->getNumOperands(); Op < Ops; Op++) {
2191     if (const SCEVConstant *Constant = dyn_cast<SCEVConstant>(Product->getOperand(Op)))
2192       return Constant;
2193   }
2194   return NULL;
2195 }
2196
2197
2198 //===----------------------------------------------------------------------===//
2199 // gcdMIVtest -
2200 // Tests an MIV subscript pair for dependence.
2201 // Returns true if any possible dependence is disproved.
2202 // Marks the result as inconsistent.
2203 // Can sometimes disprove the equal direction for 1 or more loops,
2204 // as discussed in Michael Wolfe's book,
2205 // High Performance Compilers for Parallel Computing, page 235.
2206 //
2207 // We spend some effort (code!) to handle cases like
2208 // [10*i + 5*N*j + 15*M + 6], where i and j are induction variables,
2209 // but M and N are just loop-invariant variables.
2210 // This should help us handle linearized subscripts;
2211 // also makes this test a useful backup to the various SIV tests.
2212 //
2213 // It occurs to me that the presence of loop-invariant variables
2214 // changes the nature of the test from "greatest common divisor"
2215 // to "a common divisor".
2216 bool DependenceAnalysis::gcdMIVtest(const SCEV *Src,
2217                                     const SCEV *Dst,
2218                                     FullDependence &Result) const {
2219   DEBUG(dbgs() << "starting gcd\n");
2220   ++GCDapplications;
2221   unsigned BitWidth = SE->getTypeSizeInBits(Src->getType());
2222   APInt RunningGCD = APInt::getNullValue(BitWidth);
2223
2224   // Examine Src coefficients.
2225   // Compute running GCD and record source constant.
2226   // Because we're looking for the constant at the end of the chain,
2227   // we can't quit the loop just because the GCD == 1.
2228   const SCEV *Coefficients = Src;
2229   while (const SCEVAddRecExpr *AddRec =
2230          dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Coefficients)) {
2231     const SCEV *Coeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2232     const SCEVConstant *Constant = dyn_cast<SCEVConstant>(Coeff);
2233     if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Coeff))
2234       // If the coefficient is the product of a constant and other stuff,
2235       // we can use the constant in the GCD computation.
2236       Constant = getConstantPart(Product);
2237     if (!Constant)
2238       return false;
2239     APInt ConstCoeff = Constant->getValue()->getValue();
2240     RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ConstCoeff.abs());
2241     Coefficients = AddRec->getStart();
2242   }
2243   const SCEV *SrcConst = Coefficients;
2244
2245   // Examine Dst coefficients.
2246   // Compute running GCD and record destination constant.
2247   // Because we're looking for the constant at the end of the chain,
2248   // we can't quit the loop just because the GCD == 1.
2249   Coefficients = Dst;
2250   while (const SCEVAddRecExpr *AddRec =
2251          dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Coefficients)) {
2252     const SCEV *Coeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2253     const SCEVConstant *Constant = dyn_cast<SCEVConstant>(Coeff);
2254     if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Coeff))
2255       // If the coefficient is the product of a constant and other stuff,
2256       // we can use the constant in the GCD computation.
2257       Constant = getConstantPart(Product);
2258     if (!Constant)
2259       return false;
2260     APInt ConstCoeff = Constant->getValue()->getValue();
2261     RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ConstCoeff.abs());
2262     Coefficients = AddRec->getStart();
2263   }
2264   const SCEV *DstConst = Coefficients;
2265
2266   APInt ExtraGCD = APInt::getNullValue(BitWidth);
2267   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(DstConst, SrcConst);
2268   DEBUG(dbgs() << "    Delta = " << *Delta << "\n");
2269   const SCEVConstant *Constant = dyn_cast<SCEVConstant>(Delta);
2270   if (const SCEVAddExpr *Sum = dyn_cast<SCEVAddExpr>(Delta)) {
2271     // If Delta is a sum of products, we may be able to make further progress.
2272     for (unsigned Op = 0, Ops = Sum->getNumOperands(); Op < Ops; Op++) {
2273       const SCEV *Operand = Sum->getOperand(Op);
2274       if (isa<SCEVConstant>(Operand)) {
2275         assert(!Constant && "Surprised to find multiple constants");
2276         Constant = cast<SCEVConstant>(Operand);
2277       }
2278       else if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Operand)) {
2279         // Search for constant operand to participate in GCD;
2280         // If none found; return false.
2281         const SCEVConstant *ConstOp = getConstantPart(Product);
2282         if (!ConstOp)
2283           return false;
2284         APInt ConstOpValue = ConstOp->getValue()->getValue();
2285         ExtraGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(ExtraGCD,
2286                                                    ConstOpValue.abs());
2287       }
2288       else
2289         return false;
2290     }
2291   }
2292   if (!Constant)
2293     return false;
2294   APInt ConstDelta = cast<SCEVConstant>(Constant)->getValue()->getValue();
2295   DEBUG(dbgs() << "    ConstDelta = " << ConstDelta << "\n");
2296   if (ConstDelta == 0)
2297     return false;
2298   RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ExtraGCD);
2299   DEBUG(dbgs() << "    RunningGCD = " << RunningGCD << "\n");
2300   APInt Remainder = ConstDelta.srem(RunningGCD);
2301   if (Remainder != 0) {
2302     ++GCDindependence;
2303     return true;
2304   }
2305
2306   // Try to disprove equal directions.
2307   // For example, given a subscript pair [3*i + 2*j] and [i' + 2*j' - 1],
2308   // the code above can't disprove the dependence because the GCD = 1.
2309   // So we consider what happen if i = i' and what happens if j = j'.
2310   // If i = i', we can simplify the subscript to [2*i + 2*j] and [2*j' - 1],
2311   // which is infeasible, so we can disallow the = direction for the i level.
2312   // Setting j = j' doesn't help matters, so we end up with a direction vector
2313   // of [<>, *]
2314   //
2315   // Given A[5*i + 10*j*M + 9*M*N] and A[15*i + 20*j*M - 21*N*M + 5],
2316   // we need to remember that the constant part is 5 and the RunningGCD should
2317   // be initialized to ExtraGCD = 30.
2318   DEBUG(dbgs() << "    ExtraGCD = " << ExtraGCD << '\n');
2319
2320   bool Improved = false;
2321   Coefficients = Src;
2322   while (const SCEVAddRecExpr *AddRec =
2323          dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Coefficients)) {
2324     Coefficients = AddRec->getStart();
2325     const Loop *CurLoop = AddRec->getLoop();
2326     RunningGCD = ExtraGCD;
2327     const SCEV *SrcCoeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2328     const SCEV *DstCoeff = SE->getMinusSCEV(SrcCoeff, SrcCoeff);
2329     const SCEV *Inner = Src;
2330     while (RunningGCD != 1 && isa<SCEVAddRecExpr>(Inner)) {
2331       AddRec = cast<SCEVAddRecExpr>(Inner);
2332       const SCEV *Coeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2333       if (CurLoop == AddRec->getLoop())
2334         ; // SrcCoeff == Coeff
2335       else {
2336         if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Coeff))
2337           // If the coefficient is the product of a constant and other stuff,
2338           // we can use the constant in the GCD computation.
2339           Constant = getConstantPart(Product);
2340         else
2341           Constant = cast<SCEVConstant>(Coeff);
2342         APInt ConstCoeff = Constant->getValue()->getValue();
2343         RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ConstCoeff.abs());
2344       }
2345       Inner = AddRec->getStart();
2346     }
2347     Inner = Dst;
2348     while (RunningGCD != 1 && isa<SCEVAddRecExpr>(Inner)) {
2349       AddRec = cast<SCEVAddRecExpr>(Inner);
2350       const SCEV *Coeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2351       if (CurLoop == AddRec->getLoop())
2352         DstCoeff = Coeff;
2353       else {
2354         if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Coeff))
2355           // If the coefficient is the product of a constant and other stuff,
2356           // we can use the constant in the GCD computation.
2357           Constant = getConstantPart(Product);
2358         else
2359           Constant = cast<SCEVConstant>(Coeff);
2360         APInt ConstCoeff = Constant->getValue()->getValue();
2361         RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ConstCoeff.abs());
2362       }
2363       Inner = AddRec->getStart();
2364     }
2365     Delta = SE->getMinusSCEV(SrcCoeff, DstCoeff);
2366     if (const SCEVMulExpr *Product = dyn_cast<SCEVMulExpr>(Delta))
2367       // If the coefficient is the product of a constant and other stuff,
2368       // we can use the constant in the GCD computation.
2369       Constant = getConstantPart(Product);
2370     else if (isa<SCEVConstant>(Delta))
2371       Constant = cast<SCEVConstant>(Delta);
2372     else {
2373       // The difference of the two coefficients might not be a product
2374       // or constant, in which case we give up on this direction.
2375       continue;
2376     }
2377     APInt ConstCoeff = Constant->getValue()->getValue();
2378     RunningGCD = APIntOps::GreatestCommonDivisor(RunningGCD, ConstCoeff.abs());
2379     DEBUG(dbgs() << "\tRunningGCD = " << RunningGCD << "\n");
2380     if (RunningGCD != 0) {
2381       Remainder = ConstDelta.srem(RunningGCD);
2382       DEBUG(dbgs() << "\tRemainder = " << Remainder << "\n");
2383       if (Remainder != 0) {
2384         unsigned Level = mapSrcLoop(CurLoop);
2385         Result.DV[Level - 1].Direction &= unsigned(~Dependence::DVEntry::EQ);
2386         Improved = true;
2387       }
2388     }
2389   }
2390   if (Improved)
2391     ++GCDsuccesses;
2392   DEBUG(dbgs() << "all done\n");
2393   return false;
2394 }
2395
2396
2397 //===----------------------------------------------------------------------===//
2398 // banerjeeMIVtest -
2399 // Use Banerjee's Inequalities to test an MIV subscript pair.
2400 // (Wolfe, in the race-car book, calls this the Extreme Value Test.)
2401 // Generally follows the discussion in Section 2.5.2 of
2402 //
2403 //    Optimizing Supercompilers for Supercomputers
2404 //    Michael Wolfe
2405 //
2406 // The inequalities given on page 25 are simplified in that loops are
2407 // normalized so that the lower bound is always 0 and the stride is always 1.
2408 // For example, Wolfe gives
2409 //
2410 //     LB^<_k = (A^-_k - B_k)^- (U_k - L_k - N_k) + (A_k - B_k)L_k - B_k N_k
2411 //
2412 // where A_k is the coefficient of the kth index in the source subscript,
2413 // B_k is the coefficient of the kth index in the destination subscript,
2414 // U_k is the upper bound of the kth index, L_k is the lower bound of the Kth
2415 // index, and N_k is the stride of the kth index. Since all loops are normalized
2416 // by the SCEV package, N_k = 1 and L_k = 0, allowing us to simplify the
2417 // equation to
2418 //
2419 //     LB^<_k = (A^-_k - B_k)^- (U_k - 0 - 1) + (A_k - B_k)0 - B_k 1
2420 //            = (A^-_k - B_k)^- (U_k - 1)  - B_k
2421 //
2422 // Similar simplifications are possible for the other equations.
2423 //
2424 // When we can't determine the number of iterations for a loop,
2425 // we use NULL as an indicator for the worst case, infinity.
2426 // When computing the upper bound, NULL denotes +inf;
2427 // for the lower bound, NULL denotes -inf.
2428 //
2429 // Return true if dependence disproved.
2430 bool DependenceAnalysis::banerjeeMIVtest(const SCEV *Src,
2431                                          const SCEV *Dst,
2432                                          const SmallBitVector &Loops,
2433                                          FullDependence &Result) const {
2434   DEBUG(dbgs() << "starting Banerjee\n");
2435   ++BanerjeeApplications;
2436   DEBUG(dbgs() << "    Src = " << *Src << '\n');
2437   const SCEV *A0;
2438   CoefficientInfo *A = collectCoeffInfo(Src, true, A0);
2439   DEBUG(dbgs() << "    Dst = " << *Dst << '\n');
2440   const SCEV *B0;
2441   CoefficientInfo *B = collectCoeffInfo(Dst, false, B0);
2442   BoundInfo *Bound = new BoundInfo[MaxLevels + 1];
2443   const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(B0, A0);
2444   DEBUG(dbgs() << "\tDelta = " << *Delta << '\n');
2445
2446   // Compute bounds for all the * directions.
2447   DEBUG(dbgs() << "\tBounds[*]\n");
2448   for (unsigned K = 1; K <= MaxLevels; ++K) {
2449     Bound[K].Iterations = A[K].Iterations ? A[K].Iterations : B[K].Iterations;
2450     Bound[K].Direction = Dependence::DVEntry::ALL;
2451     Bound[K].DirSet = Dependence::DVEntry::NONE;
2452     findBoundsALL(A, B, Bound, K);
2453 #ifndef NDEBUG
2454     DEBUG(dbgs() << "\t    " << K << '\t');
2455     if (Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::ALL])
2456       DEBUG(dbgs() << *Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::ALL] << '\t');
2457     else
2458       DEBUG(dbgs() << "-inf\t");
2459     if (Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::ALL])
2460       DEBUG(dbgs() << *Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::ALL] << '\n');
2461     else
2462       DEBUG(dbgs() << "+inf\n");
2463 #endif
2464   }
2465
2466   // Test the *, *, *, ... case.
2467   bool Disproved = false;
2468   if (testBounds(Dependence::DVEntry::ALL, 0, Bound, Delta)) {
2469     // Explore the direction vector hierarchy.
2470     unsigned DepthExpanded = 0;
2471     unsigned NewDeps = exploreDirections(1, A, B, Bound,
2472                                          Loops, DepthExpanded, Delta);
2473     if (NewDeps > 0) {
2474       bool Improved = false;
2475       for (unsigned K = 1; K <= CommonLevels; ++K) {
2476         if (Loops[K]) {
2477           unsigned Old = Result.DV[K - 1].Direction;
2478           Result.DV[K - 1].Direction = Old & Bound[K].DirSet;
2479           Improved |= Old != Result.DV[K - 1].Direction;
2480           if (!Result.DV[K - 1].Direction) {
2481             Improved = false;
2482             Disproved = true;
2483             break;
2484           }
2485         }
2486       }
2487       if (Improved)
2488         ++BanerjeeSuccesses;
2489     }
2490     else {
2491       ++BanerjeeIndependence;
2492       Disproved = true;
2493     }
2494   }
2495   else {
2496     ++BanerjeeIndependence;
2497     Disproved = true;
2498   }
2499   delete [] Bound;
2500   delete [] A;
2501   delete [] B;
2502   return Disproved;
2503 }
2504
2505
2506 // Hierarchically expands the direction vector
2507 // search space, combining the directions of discovered dependences
2508 // in the DirSet field of Bound. Returns the number of distinct
2509 // dependences discovered. If the dependence is disproved,
2510 // it will return 0.
2511 unsigned DependenceAnalysis::exploreDirections(unsigned Level,
2512                                                CoefficientInfo *A,
2513                                                CoefficientInfo *B,
2514                                                BoundInfo *Bound,
2515                                                const SmallBitVector &Loops,
2516                                                unsigned &DepthExpanded,
2517                                                const SCEV *Delta) const {
2518   if (Level > CommonLevels) {
2519     // record result
2520     DEBUG(dbgs() << "\t[");
2521     for (unsigned K = 1; K <= CommonLevels; ++K) {
2522       if (Loops[K]) {
2523         Bound[K].DirSet |= Bound[K].Direction;
2524 #ifndef NDEBUG
2525         switch (Bound[K].Direction) {
2526         case Dependence::DVEntry::LT:
2527           DEBUG(dbgs() << " <");
2528           break;
2529         case Dependence::DVEntry::EQ:
2530           DEBUG(dbgs() << " =");
2531           break;
2532         case Dependence::DVEntry::GT:
2533           DEBUG(dbgs() << " >");
2534           break;
2535         case Dependence::DVEntry::ALL:
2536           DEBUG(dbgs() << " *");
2537           break;
2538         default:
2539           llvm_unreachable("unexpected Bound[K].Direction");
2540         }
2541 #endif
2542       }
2543     }
2544     DEBUG(dbgs() << " ]\n");
2545     return 1;
2546   }
2547   if (Loops[Level]) {
2548     if (Level > DepthExpanded) {
2549       DepthExpanded = Level;
2550       // compute bounds for <, =, > at current level
2551       findBoundsLT(A, B, Bound, Level);
2552       findBoundsGT(A, B, Bound, Level);
2553       findBoundsEQ(A, B, Bound, Level);
2554 #ifndef NDEBUG
2555       DEBUG(dbgs() << "\tBound for level = " << Level << '\n');
2556       DEBUG(dbgs() << "\t    <\t");
2557       if (Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::LT])
2558         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::LT] << '\t');
2559       else
2560         DEBUG(dbgs() << "-inf\t");
2561       if (Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::LT])
2562         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::LT] << '\n');
2563       else
2564         DEBUG(dbgs() << "+inf\n");
2565       DEBUG(dbgs() << "\t    =\t");
2566       if (Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::EQ])
2567         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::EQ] << '\t');
2568       else
2569         DEBUG(dbgs() << "-inf\t");
2570       if (Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::EQ])
2571         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::EQ] << '\n');
2572       else
2573         DEBUG(dbgs() << "+inf\n");
2574       DEBUG(dbgs() << "\t    >\t");
2575       if (Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::GT])
2576         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Lower[Dependence::DVEntry::GT] << '\t');
2577       else
2578         DEBUG(dbgs() << "-inf\t");
2579       if (Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::GT])
2580         DEBUG(dbgs() << *Bound[Level].Upper[Dependence::DVEntry::GT] << '\n');
2581       else
2582         DEBUG(dbgs() << "+inf\n");
2583 #endif
2584     }
2585
2586     unsigned NewDeps = 0;
2587
2588     // test bounds for <, *, *, ...
2589     if (testBounds(Dependence::DVEntry::LT, Level, Bound, Delta))
2590       NewDeps += exploreDirections(Level + 1, A, B, Bound,
2591                                    Loops, DepthExpanded, Delta);
2592
2593     // Test bounds for =, *, *, ...
2594     if (testBounds(Dependence::DVEntry::EQ, Level, Bound, Delta))
2595       NewDeps += exploreDirections(Level + 1, A, B, Bound,
2596                                    Loops, DepthExpanded, Delta);
2597
2598     // test bounds for >, *, *, ...
2599     if (testBounds(Dependence::DVEntry::GT, Level, Bound, Delta))
2600       NewDeps += exploreDirections(Level + 1, A, B, Bound,
2601                                    Loops, DepthExpanded, Delta);
2602
2603     Bound[Level].Direction = Dependence::DVEntry::ALL;
2604     return NewDeps;
2605   }
2606   else
2607     return exploreDirections(Level + 1, A, B, Bound, Loops, DepthExpanded, Delta);
2608 }
2609
2610
2611 // Returns true iff the current bounds are plausible.
2612 bool DependenceAnalysis::testBounds(unsigned char DirKind,
2613                                     unsigned Level,
2614                                     BoundInfo *Bound,
2615                                     const SCEV *Delta) const {
2616   Bound[Level].Direction = DirKind;
2617   if (const SCEV *LowerBound = getLowerBound(Bound))
2618     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, LowerBound, Delta))
2619       return false;
2620   if (const SCEV *UpperBound = getUpperBound(Bound))
2621     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGT, Delta, UpperBound))
2622       return false;
2623   return true;
2624 }
2625
2626
2627 // Computes the upper and lower bounds for level K
2628 // using the * direction. Records them in Bound.
2629 // Wolfe gives the equations
2630 //
2631 //    LB^*_k = (A^-_k - B^+_k)(U_k - L_k) + (A_k - B_k)L_k
2632 //    UB^*_k = (A^+_k - B^-_k)(U_k - L_k) + (A_k - B_k)L_k
2633 //
2634 // Since we normalize loops, we can simplify these equations to
2635 //
2636 //    LB^*_k = (A^-_k - B^+_k)U_k
2637 //    UB^*_k = (A^+_k - B^-_k)U_k
2638 //
2639 // We must be careful to handle the case where the upper bound is unknown.
2640 // Note that the lower bound is always <= 0
2641 // and the upper bound is always >= 0.
2642 void DependenceAnalysis::findBoundsALL(CoefficientInfo *A,
2643                                        CoefficientInfo *B,
2644                                        BoundInfo *Bound,
2645                                        unsigned K) const {
2646   Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::ALL] = NULL; // Default value = -infinity.
2647   Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::ALL] = NULL; // Default value = +infinity.
2648   if (Bound[K].Iterations) {
2649     Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::ALL] =
2650       SE->getMulExpr(SE->getMinusSCEV(A[K].NegPart, B[K].PosPart),
2651                      Bound[K].Iterations);
2652     Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::ALL] =
2653       SE->getMulExpr(SE->getMinusSCEV(A[K].PosPart, B[K].NegPart),
2654                      Bound[K].Iterations);
2655   }
2656   else {
2657     // If the difference is 0, we won't need to know the number of iterations.
2658     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, A[K].NegPart, B[K].PosPart))
2659       Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::ALL] =
2660         SE->getConstant(A[K].Coeff->getType(), 0);
2661     if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, A[K].PosPart, B[K].NegPart))
2662       Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::ALL] =
2663         SE->getConstant(A[K].Coeff->getType(), 0);
2664   }
2665 }
2666
2667
2668 // Computes the upper and lower bounds for level K
2669 // using the = direction. Records them in Bound.
2670 // Wolfe gives the equations
2671 //
2672 //    LB^=_k = (A_k - B_k)^- (U_k - L_k) + (A_k - B_k)L_k
2673 //    UB^=_k = (A_k - B_k)^+ (U_k - L_k) + (A_k - B_k)L_k
2674 //
2675 // Since we normalize loops, we can simplify these equations to
2676 //
2677 //    LB^=_k = (A_k - B_k)^- U_k
2678 //    UB^=_k = (A_k - B_k)^+ U_k
2679 //
2680 // We must be careful to handle the case where the upper bound is unknown.
2681 // Note that the lower bound is always <= 0
2682 // and the upper bound is always >= 0.
2683 void DependenceAnalysis::findBoundsEQ(CoefficientInfo *A,
2684                                       CoefficientInfo *B,
2685                                       BoundInfo *Bound,
2686                                       unsigned K) const {
2687   Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::EQ] = NULL; // Default value = -infinity.
2688   Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::EQ] = NULL; // Default value = +infinity.
2689   if (Bound[K].Iterations) {
2690     const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].Coeff);
2691     const SCEV *NegativePart = getNegativePart(Delta);
2692     Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::EQ] =
2693       SE->getMulExpr(NegativePart, Bound[K].Iterations);
2694     const SCEV *PositivePart = getPositivePart(Delta);
2695     Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::EQ] =
2696       SE->getMulExpr(PositivePart, Bound[K].Iterations);
2697   }
2698   else {
2699     // If the positive/negative part of the difference is 0,
2700     // we won't need to know the number of iterations.
2701     const SCEV *Delta = SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].Coeff);
2702     const SCEV *NegativePart = getNegativePart(Delta);
2703     if (NegativePart->isZero())
2704       Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::EQ] = NegativePart; // Zero
2705     const SCEV *PositivePart = getPositivePart(Delta);
2706     if (PositivePart->isZero())
2707       Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::EQ] = PositivePart; // Zero
2708   }
2709 }
2710
2711
2712 // Computes the upper and lower bounds for level K
2713 // using the < direction. Records them in Bound.
2714 // Wolfe gives the equations
2715 //
2716 //    LB^<_k = (A^-_k - B_k)^- (U_k - L_k - N_k) + (A_k - B_k)L_k - B_k N_k
2717 //    UB^<_k = (A^+_k - B_k)^+ (U_k - L_k - N_k) + (A_k - B_k)L_k - B_k N_k
2718 //
2719 // Since we normalize loops, we can simplify these equations to
2720 //
2721 //    LB^<_k = (A^-_k - B_k)^- (U_k - 1) - B_k
2722 //    UB^<_k = (A^+_k - B_k)^+ (U_k - 1) - B_k
2723 //
2724 // We must be careful to handle the case where the upper bound is unknown.
2725 void DependenceAnalysis::findBoundsLT(CoefficientInfo *A,
2726                                       CoefficientInfo *B,
2727                                       BoundInfo *Bound,
2728                                       unsigned K) const {
2729   Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::LT] = NULL; // Default value = -infinity.
2730   Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::LT] = NULL; // Default value = +infinity.
2731   if (Bound[K].Iterations) {
2732     const SCEV *Iter_1 =
2733       SE->getMinusSCEV(Bound[K].Iterations,
2734                        SE->getConstant(Bound[K].Iterations->getType(), 1));
2735     const SCEV *NegPart =
2736       getNegativePart(SE->getMinusSCEV(A[K].NegPart, B[K].Coeff));
2737     Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::LT] =
2738       SE->getMinusSCEV(SE->getMulExpr(NegPart, Iter_1), B[K].Coeff);
2739     const SCEV *PosPart =
2740       getPositivePart(SE->getMinusSCEV(A[K].PosPart, B[K].Coeff));
2741     Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::LT] =
2742       SE->getMinusSCEV(SE->getMulExpr(PosPart, Iter_1), B[K].Coeff);
2743   }
2744   else {
2745     // If the positive/negative part of the difference is 0,
2746     // we won't need to know the number of iterations.
2747     const SCEV *NegPart =
2748       getNegativePart(SE->getMinusSCEV(A[K].NegPart, B[K].Coeff));
2749     if (NegPart->isZero())
2750       Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::LT] = SE->getNegativeSCEV(B[K].Coeff);
2751     const SCEV *PosPart =
2752       getPositivePart(SE->getMinusSCEV(A[K].PosPart, B[K].Coeff));
2753     if (PosPart->isZero())
2754       Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::LT] = SE->getNegativeSCEV(B[K].Coeff);
2755   }
2756 }
2757
2758
2759 // Computes the upper and lower bounds for level K
2760 // using the > direction. Records them in Bound.
2761 // Wolfe gives the equations
2762 //
2763 //    LB^>_k = (A_k - B^+_k)^- (U_k - L_k - N_k) + (A_k - B_k)L_k + A_k N_k
2764 //    UB^>_k = (A_k - B^-_k)^+ (U_k - L_k - N_k) + (A_k - B_k)L_k + A_k N_k
2765 //
2766 // Since we normalize loops, we can simplify these equations to
2767 //
2768 //    LB^>_k = (A_k - B^+_k)^- (U_k - 1) + A_k
2769 //    UB^>_k = (A_k - B^-_k)^+ (U_k - 1) + A_k
2770 //
2771 // We must be careful to handle the case where the upper bound is unknown.
2772 void DependenceAnalysis::findBoundsGT(CoefficientInfo *A,
2773                                       CoefficientInfo *B,
2774                                       BoundInfo *Bound,
2775                                       unsigned K) const {
2776   Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::GT] = NULL; // Default value = -infinity.
2777   Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::GT] = NULL; // Default value = +infinity.
2778   if (Bound[K].Iterations) {
2779     const SCEV *Iter_1 =
2780       SE->getMinusSCEV(Bound[K].Iterations,
2781                        SE->getConstant(Bound[K].Iterations->getType(), 1));
2782     const SCEV *NegPart =
2783       getNegativePart(SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].PosPart));
2784     Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::GT] =
2785       SE->getAddExpr(SE->getMulExpr(NegPart, Iter_1), A[K].Coeff);
2786     const SCEV *PosPart =
2787       getPositivePart(SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].NegPart));
2788     Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::GT] =
2789       SE->getAddExpr(SE->getMulExpr(PosPart, Iter_1), A[K].Coeff);
2790   }
2791   else {
2792     // If the positive/negative part of the difference is 0,
2793     // we won't need to know the number of iterations.
2794     const SCEV *NegPart = getNegativePart(SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].PosPart));
2795     if (NegPart->isZero())
2796       Bound[K].Lower[Dependence::DVEntry::GT] = A[K].Coeff;
2797     const SCEV *PosPart = getPositivePart(SE->getMinusSCEV(A[K].Coeff, B[K].NegPart));
2798     if (PosPart->isZero())
2799       Bound[K].Upper[Dependence::DVEntry::GT] = A[K].Coeff;
2800   }
2801 }
2802
2803
2804 // X^+ = max(X, 0)
2805 const SCEV *DependenceAnalysis::getPositivePart(const SCEV *X) const {
2806   return SE->getSMaxExpr(X, SE->getConstant(X->getType(), 0));
2807 }
2808
2809
2810 // X^- = min(X, 0)
2811 const SCEV *DependenceAnalysis::getNegativePart(const SCEV *X) const {
2812   return SE->getSMinExpr(X, SE->getConstant(X->getType(), 0));
2813 }
2814
2815
2816 // Walks through the subscript,
2817 // collecting each coefficient, the associated loop bounds,
2818 // and recording its positive and negative parts for later use.
2819 DependenceAnalysis::CoefficientInfo *
2820 DependenceAnalysis::collectCoeffInfo(const SCEV *Subscript,
2821                                      bool SrcFlag,
2822                                      const SCEV *&Constant) const {
2823   const SCEV *Zero = SE->getConstant(Subscript->getType(), 0);
2824   CoefficientInfo *CI = new CoefficientInfo[MaxLevels + 1];
2825   for (unsigned K = 1; K <= MaxLevels; ++K) {
2826     CI[K].Coeff = Zero;
2827     CI[K].PosPart = Zero;
2828     CI[K].NegPart = Zero;
2829     CI[K].Iterations = NULL;
2830   }
2831   while (const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Subscript)) {
2832     const Loop *L = AddRec->getLoop();
2833     unsigned K = SrcFlag ? mapSrcLoop(L) : mapDstLoop(L);
2834     CI[K].Coeff = AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2835     CI[K].PosPart = getPositivePart(CI[K].Coeff);
2836     CI[K].NegPart = getNegativePart(CI[K].Coeff);
2837     CI[K].Iterations = collectUpperBound(L, Subscript->getType());
2838     Subscript = AddRec->getStart();
2839   }
2840   Constant = Subscript;
2841 #ifndef NDEBUG
2842   DEBUG(dbgs() << "\tCoefficient Info\n");
2843   for (unsigned K = 1; K <= MaxLevels; ++K) {
2844     DEBUG(dbgs() << "\t    " << K << "\t" << *CI[K].Coeff);
2845     DEBUG(dbgs() << "\tPos Part = ");
2846     DEBUG(dbgs() << *CI[K].PosPart);
2847     DEBUG(dbgs() << "\tNeg Part = ");
2848     DEBUG(dbgs() << *CI[K].NegPart);
2849     DEBUG(dbgs() << "\tUpper Bound = ");
2850     if (CI[K].Iterations)
2851       DEBUG(dbgs() << *CI[K].Iterations);
2852     else
2853       DEBUG(dbgs() << "+inf");
2854     DEBUG(dbgs() << '\n');
2855   }
2856   DEBUG(dbgs() << "\t    Constant = " << *Subscript << '\n');
2857 #endif
2858   return CI;
2859 }
2860
2861
2862 // Looks through all the bounds info and
2863 // computes the lower bound given the current direction settings
2864 // at each level. If the lower bound for any level is -inf,
2865 // the result is -inf.
2866 const SCEV *DependenceAnalysis::getLowerBound(BoundInfo *Bound) const {
2867   const SCEV *Sum = Bound[1].Lower[Bound[1].Direction];
2868   for (unsigned K = 2; Sum && K <= MaxLevels; ++K) {
2869     if (Bound[K].Lower[Bound[K].Direction])
2870       Sum = SE->getAddExpr(Sum, Bound[K].Lower[Bound[K].Direction]);
2871     else
2872       Sum = NULL;
2873   }
2874   return Sum;
2875 }
2876
2877
2878 // Looks through all the bounds info and
2879 // computes the upper bound given the current direction settings
2880 // at each level. If the upper bound at any level is +inf,
2881 // the result is +inf.
2882 const SCEV *DependenceAnalysis::getUpperBound(BoundInfo *Bound) const {
2883   const SCEV *Sum = Bound[1].Upper[Bound[1].Direction];
2884   for (unsigned K = 2; Sum && K <= MaxLevels; ++K) {
2885     if (Bound[K].Upper[Bound[K].Direction])
2886       Sum = SE->getAddExpr(Sum, Bound[K].Upper[Bound[K].Direction]);
2887     else
2888       Sum = NULL;
2889   }
2890   return Sum;
2891 }
2892
2893
2894 //===----------------------------------------------------------------------===//
2895 // Constraint manipulation for Delta test.
2896
2897 // Given a linear SCEV,
2898 // return the coefficient (the step)
2899 // corresponding to the specified loop.
2900 // If there isn't one, return 0.
2901 // For example, given a*i + b*j + c*k, zeroing the coefficient
2902 // corresponding to the j loop would yield b.
2903 const SCEV *DependenceAnalysis::findCoefficient(const SCEV *Expr,
2904                                                 const Loop *TargetLoop)  const {
2905   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Expr);
2906   if (!AddRec)
2907     return SE->getConstant(Expr->getType(), 0);
2908   if (AddRec->getLoop() == TargetLoop)
2909     return AddRec->getStepRecurrence(*SE);
2910   return findCoefficient(AddRec->getStart(), TargetLoop);
2911 }
2912
2913
2914 // Given a linear SCEV,
2915 // return the SCEV given by zeroing out the coefficient
2916 // corresponding to the specified loop.
2917 // For example, given a*i + b*j + c*k, zeroing the coefficient
2918 // corresponding to the j loop would yield a*i + c*k.
2919 const SCEV *DependenceAnalysis::zeroCoefficient(const SCEV *Expr,
2920                                                 const Loop *TargetLoop)  const {
2921   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Expr);
2922   if (!AddRec)
2923     return Expr; // ignore
2924   if (AddRec->getLoop() == TargetLoop)
2925     return AddRec->getStart();
2926   return SE->getAddRecExpr(zeroCoefficient(AddRec->getStart(), TargetLoop),
2927                            AddRec->getStepRecurrence(*SE),
2928                            AddRec->getLoop(),
2929                            AddRec->getNoWrapFlags());
2930 }
2931
2932
2933 // Given a linear SCEV Expr,
2934 // return the SCEV given by adding some Value to the
2935 // coefficient corresponding to the specified TargetLoop.
2936 // For example, given a*i + b*j + c*k, adding 1 to the coefficient
2937 // corresponding to the j loop would yield a*i + (b+1)*j + c*k.
2938 const SCEV *DependenceAnalysis::addToCoefficient(const SCEV *Expr,
2939                                                  const Loop *TargetLoop,
2940                                                  const SCEV *Value)  const {
2941   const SCEVAddRecExpr *AddRec = dyn_cast<SCEVAddRecExpr>(Expr);
2942   if (!AddRec) // create a new addRec
2943     return SE->getAddRecExpr(Expr,
2944                              Value,
2945                              TargetLoop,
2946                              SCEV::FlagAnyWrap); // Worst case, with no info.
2947   if (AddRec->getLoop() == TargetLoop) {
2948     const SCEV *Sum = SE->getAddExpr(AddRec->getStepRecurrence(*SE), Value);
2949     if (Sum->isZero())
2950       return AddRec->getStart();
2951     return SE->getAddRecExpr(AddRec->getStart(),
2952                              Sum,
2953                              AddRec->getLoop(),
2954                              AddRec->getNoWrapFlags());
2955   }
2956   return SE->getAddRecExpr(addToCoefficient(AddRec->getStart(),
2957                                             TargetLoop, Value),
2958                            AddRec->getStepRecurrence(*SE),
2959                            AddRec->getLoop(),
2960                            AddRec->getNoWrapFlags());
2961 }
2962
2963
2964 // Review the constraints, looking for opportunities
2965 // to simplify a subscript pair (Src and Dst).
2966 // Return true if some simplification occurs.
2967 // If the simplification isn't exact (that is, if it is conservative
2968 // in terms of dependence), set consistent to false.
2969 // Corresponds to Figure 5 from the paper
2970 //
2971 //            Practical Dependence Testing
2972 //            Goff, Kennedy, Tseng
2973 //            PLDI 1991
2974 bool DependenceAnalysis::propagate(const SCEV *&Src,
2975                                    const SCEV *&Dst,
2976                                    SmallBitVector &Loops,
2977                                    SmallVector<Constraint, 4> &Constraints,
2978                                    bool &Consistent) {
2979   bool Result = false;
2980   for (int LI = Loops.find_first(); LI >= 0; LI = Loops.find_next(LI)) {
2981     DEBUG(dbgs() << "\t    Constraint[" << LI << "] is");
2982     DEBUG(Constraints[LI].dump(dbgs()));
2983     if (Constraints[LI].isDistance())
2984       Result |= propagateDistance(Src, Dst, Constraints[LI], Consistent);
2985     else if (Constraints[LI].isLine())
2986       Result |= propagateLine(Src, Dst, Constraints[LI], Consistent);
2987     else if (Constraints[LI].isPoint())
2988       Result |= propagatePoint(Src, Dst, Constraints[LI]);
2989   }
2990   return Result;
2991 }
2992
2993
2994 // Attempt to propagate a distance
2995 // constraint into a subscript pair (Src and Dst).
2996 // Return true if some simplification occurs.
2997 // If the simplification isn't exact (that is, if it is conservative
2998 // in terms of dependence), set consistent to false.
2999 bool DependenceAnalysis::propagateDistance(const SCEV *&Src,
3000                                            const SCEV *&Dst,
3001                                            Constraint &CurConstraint,
3002                                            bool &Consistent) {
3003   const Loop *CurLoop = CurConstraint.getAssociatedLoop();
3004   DEBUG(dbgs() << "\t\tSrc is " << *Src << "\n");
3005   const SCEV *A_K = findCoefficient(Src, CurLoop);
3006   if (A_K->isZero())
3007     return false;
3008   const SCEV *DA_K = SE->getMulExpr(A_K, CurConstraint.getD());
3009   Src = SE->getMinusSCEV(Src, DA_K);
3010   Src = zeroCoefficient(Src, CurLoop);
3011   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Src is " << *Src << "\n");
3012   DEBUG(dbgs() << "\t\tDst is " << *Dst << "\n");
3013   Dst = addToCoefficient(Dst, CurLoop, SE->getNegativeSCEV(A_K));
3014   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Dst is " << *Dst << "\n");
3015   if (!findCoefficient(Dst, CurLoop)->isZero())
3016     Consistent = false;
3017   return true;
3018 }
3019
3020
3021 // Attempt to propagate a line
3022 // constraint into a subscript pair (Src and Dst).
3023 // Return true if some simplification occurs.
3024 // If the simplification isn't exact (that is, if it is conservative
3025 // in terms of dependence), set consistent to false.
3026 bool DependenceAnalysis::propagateLine(const SCEV *&Src,
3027                                        const SCEV *&Dst,
3028                                        Constraint &CurConstraint,
3029                                        bool &Consistent) {
3030   const Loop *CurLoop = CurConstraint.getAssociatedLoop();
3031   const SCEV *A = CurConstraint.getA();
3032   const SCEV *B = CurConstraint.getB();
3033   const SCEV *C = CurConstraint.getC();
3034   DEBUG(dbgs() << "\t\tA = " << *A << ", B = " << *B << ", C = " << *C << "\n");
3035   DEBUG(dbgs() << "\t\tSrc = " << *Src << "\n");
3036   DEBUG(dbgs() << "\t\tDst = " << *Dst << "\n");
3037   if (A->isZero()) {
3038     const SCEVConstant *Bconst = dyn_cast<SCEVConstant>(B);
3039     const SCEVConstant *Cconst = dyn_cast<SCEVConstant>(C);
3040     if (!Bconst || !Cconst) return false;
3041     APInt Beta = Bconst->getValue()->getValue();
3042     APInt Charlie = Cconst->getValue()->getValue();
3043     APInt CdivB = Charlie.sdiv(Beta);
3044     assert(Charlie.srem(Beta) == 0 && "C should be evenly divisible by B");
3045     const SCEV *AP_K = findCoefficient(Dst, CurLoop);
3046     //    Src = SE->getAddExpr(Src, SE->getMulExpr(AP_K, SE->getConstant(CdivB)));
3047     Src = SE->getMinusSCEV(Src, SE->getMulExpr(AP_K, SE->getConstant(CdivB)));
3048     Dst = zeroCoefficient(Dst, CurLoop);
3049     if (!findCoefficient(Src, CurLoop)->isZero())
3050       Consistent = false;
3051   }
3052   else if (B->isZero()) {
3053     const SCEVConstant *Aconst = dyn_cast<SCEVConstant>(A);
3054     const SCEVConstant *Cconst = dyn_cast<SCEVConstant>(C);
3055     if (!Aconst || !Cconst) return false;
3056     APInt Alpha = Aconst->getValue()->getValue();
3057     APInt Charlie = Cconst->getValue()->getValue();
3058     APInt CdivA = Charlie.sdiv(Alpha);
3059     assert(Charlie.srem(Alpha) == 0 && "C should be evenly divisible by A");
3060     const SCEV *A_K = findCoefficient(Src, CurLoop);
3061     Src = SE->getAddExpr(Src, SE->getMulExpr(A_K, SE->getConstant(CdivA)));
3062     Src = zeroCoefficient(Src, CurLoop);
3063     if (!findCoefficient(Dst, CurLoop)->isZero())
3064       Consistent = false;
3065   }
3066   else if (isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_EQ, A, B)) {
3067     const SCEVConstant *Aconst = dyn_cast<SCEVConstant>(A);
3068     const SCEVConstant *Cconst = dyn_cast<SCEVConstant>(C);
3069     if (!Aconst || !Cconst) return false;
3070     APInt Alpha = Aconst->getValue()->getValue();
3071     APInt Charlie = Cconst->getValue()->getValue();
3072     APInt CdivA = Charlie.sdiv(Alpha);
3073     assert(Charlie.srem(Alpha) == 0 && "C should be evenly divisible by A");
3074     const SCEV *A_K = findCoefficient(Src, CurLoop);
3075     Src = SE->getAddExpr(Src, SE->getMulExpr(A_K, SE->getConstant(CdivA)));
3076     Src = zeroCoefficient(Src, CurLoop);
3077     Dst = addToCoefficient(Dst, CurLoop, A_K);
3078     if (!findCoefficient(Dst, CurLoop)->isZero())
3079       Consistent = false;
3080   }
3081   else {
3082     // paper is incorrect here, or perhaps just misleading
3083     const SCEV *A_K = findCoefficient(Src, CurLoop);
3084     Src = SE->getMulExpr(Src, A);
3085     Dst = SE->getMulExpr(Dst, A);
3086     Src = SE->getAddExpr(Src, SE->getMulExpr(A_K, C));
3087     Src = zeroCoefficient(Src, CurLoop);
3088     Dst = addToCoefficient(Dst, CurLoop, SE->getMulExpr(A_K, B));
3089     if (!findCoefficient(Dst, CurLoop)->isZero())
3090       Consistent = false;
3091   }
3092   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Src = " << *Src << "\n");
3093   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Dst = " << *Dst << "\n");
3094   return true;
3095 }
3096
3097
3098 // Attempt to propagate a point
3099 // constraint into a subscript pair (Src and Dst).
3100 // Return true if some simplification occurs.
3101 bool DependenceAnalysis::propagatePoint(const SCEV *&Src,
3102                                         const SCEV *&Dst,
3103                                         Constraint &CurConstraint) {
3104   const Loop *CurLoop = CurConstraint.getAssociatedLoop();
3105   const SCEV *A_K = findCoefficient(Src, CurLoop);
3106   const SCEV *AP_K = findCoefficient(Dst, CurLoop);
3107   const SCEV *XA_K = SE->getMulExpr(A_K, CurConstraint.getX());
3108   const SCEV *YAP_K = SE->getMulExpr(AP_K, CurConstraint.getY());
3109   DEBUG(dbgs() << "\t\tSrc is " << *Src << "\n");
3110   Src = SE->getAddExpr(Src, SE->getMinusSCEV(XA_K, YAP_K));
3111   Src = zeroCoefficient(Src, CurLoop);
3112   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Src is " << *Src << "\n");
3113   DEBUG(dbgs() << "\t\tDst is " << *Dst << "\n");
3114   Dst = zeroCoefficient(Dst, CurLoop);
3115   DEBUG(dbgs() << "\t\tnew Dst is " << *Dst << "\n");
3116   return true;
3117 }
3118
3119
3120 // Update direction vector entry based on the current constraint.
3121 void DependenceAnalysis::updateDirection(Dependence::DVEntry &Level,
3122                                          const Constraint &CurConstraint
3123                                          ) const {
3124   DEBUG(dbgs() << "\tUpdate direction, constraint =");
3125   DEBUG(CurConstraint.dump(dbgs()));
3126   if (CurConstraint.isAny())
3127     ; // use defaults
3128   else if (CurConstraint.isDistance()) {
3129     // this one is consistent, the others aren't
3130     Level.Scalar = false;
3131     Level.Distance = CurConstraint.getD();
3132     unsigned NewDirection = Dependence::DVEntry::NONE;
3133     if (!SE->isKnownNonZero(Level.Distance)) // if may be zero
3134       NewDirection = Dependence::DVEntry::EQ;
3135     if (!SE->isKnownNonPositive(Level.Distance)) // if may be positive
3136       NewDirection |= Dependence::DVEntry::LT;
3137     if (!SE->isKnownNonNegative(Level.Distance)) // if may be negative
3138       NewDirection |= Dependence::DVEntry::GT;
3139     Level.Direction &= NewDirection;
3140   }
3141   else if (CurConstraint.isLine()) {
3142     Level.Scalar = false;
3143     Level.Distance = NULL;
3144     // direction should be accurate
3145   }
3146   else if (CurConstraint.isPoint()) {
3147     Level.Scalar = false;
3148     Level.Distance = NULL;
3149     unsigned NewDirection = Dependence::DVEntry::NONE;
3150     if (!isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_NE,
3151                           CurConstraint.getY(),
3152                           CurConstraint.getX()))
3153       // if X may be = Y
3154       NewDirection |= Dependence::DVEntry::EQ;
3155     if (!isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SLE,
3156                           CurConstraint.getY(),
3157                           CurConstraint.getX()))
3158       // if Y may be > X
3159       NewDirection |= Dependence::DVEntry::LT;
3160     if (!isKnownPredicate(CmpInst::ICMP_SGE,
3161                           CurConstraint.getY(),
3162                           CurConstraint.getX()))
3163       // if Y may be < X
3164       NewDirection |= Dependence::DVEntry::GT;
3165     Level.Direction &= NewDirection;
3166   }
3167   else
3168     llvm_unreachable("constraint has unexpected kind");
3169 }
3170
3171
3172 //===----------------------------------------------------------------------===//
3173
3174 #ifndef NDEBUG
3175 // For debugging purposes, dump a small bit vector to dbgs().
3176 static void dumpSmallBitVector(SmallBitVector &BV) {
3177   dbgs() << "{";
3178   for (int VI = BV.find_first(); VI >= 0; VI = BV.find_next(VI)) {
3179     dbgs() << VI;
3180     if (BV.find_next(VI) >= 0)
3181       dbgs() << ' ';
3182   }
3183   dbgs() << "}\n";
3184 }
3185 #endif
3186
3187
3188 // depends -
3189 // Returns NULL if there is no dependence.
3190 // Otherwise, return a Dependence with as many details as possible.
3191 // Corresponds to Section 3.1 in the paper
3192 //
3193 //            Practical Dependence Testing
3194 //            Goff, Kennedy, Tseng
3195 //            PLDI 1991
3196 //
3197 // Care is required to keep the routine below, getSplitIteration(),
3198 // up to date with respect to this routine.
3199 Dependence *DependenceAnalysis::depends(Instruction *Src,
3200                                         Instruction *Dst,
3201                                         bool PossiblyLoopIndependent) {
3202   if (Src == Dst)
3203     PossiblyLoopIndependent = false;
3204
3205   if ((!Src->mayReadFromMemory() && !Src->mayWriteToMemory()) ||
3206       (!Dst->mayReadFromMemory() && !Dst->mayWriteToMemory()))
3207     // if both instructions don't reference memory, there's no dependence
3208     return NULL;
3209
3210   if (!isLoadOrStore(Src) || !isLoadOrStore(Dst)) {
3211     // can only analyze simple loads and stores, i.e., no calls, invokes, etc.
3212     DEBUG(dbgs() << "can only handle simple loads and stores\n");
3213     return new Dependence(Src, Dst);
3214   }
3215
3216   Value *SrcPtr = getPointerOperand(Src);
3217   Value *DstPtr = getPointerOperand(Dst);
3218
3219   switch (underlyingObjectsAlias(AA, DstPtr, SrcPtr)) {
3220   case AliasAnalysis::MayAlias:
3221   case AliasAnalysis::PartialAlias:
3222     // cannot analyse objects if we don't understand their aliasing.
3223     DEBUG(dbgs() << "can't analyze may or partial alias\n");
3224     return new Dependence(Src, Dst);
3225   case AliasAnalysis::NoAlias:
3226     // If the objects noalias, they are distinct, accesses are independent.
3227     DEBUG(dbgs() << "no alias\n");
3228     return NULL;
3229   case AliasAnalysis::MustAlias:
3230     break; // The underlying objects alias; test accesses for dependence.
3231   }
3232
3233   // establish loop nesting levels
3234   establishNestingLevels(Src, Dst);
3235   DEBUG(dbgs() << "    common nesting levels = " << CommonLevels << "\n");
3236   DEBUG(dbgs() << "    maximum nesting levels = " << MaxLevels << "\n");
3237
3238   FullDependence Result(Src, Dst, PossiblyLoopIndependent, CommonLevels);
3239   ++TotalArrayPairs;
3240
3241   // See if there are GEPs we can use.
3242   bool UsefulGEP = false;
3243   GEPOperator *SrcGEP = dyn_cast<GEPOperator>(SrcPtr);
3244   GEPOperator *DstGEP = dyn_cast<GEPOperator>(DstPtr);
3245   if (SrcGEP && DstGEP &&
3246       SrcGEP->getPointerOperandType() == DstGEP->getPointerOperandType()) {
3247     const SCEV *SrcPtrSCEV = SE->getSCEV(SrcGEP->getPointerOperand());
3248     const SCEV *DstPtrSCEV = SE->getSCEV(DstGEP->getPointerOperand());
3249     DEBUG(dbgs() << "    SrcPtrSCEV = " << *SrcPtrSCEV << "\n");
3250     DEBUG(dbgs() << "    DstPtrSCEV = " << *DstPtrSCEV << "\n");
3251
3252     UsefulGEP =
3253       isLoopInvariant(SrcPtrSCEV, LI->getLoopFor(Src->getParent())) &&
3254       isLoopInvariant(DstPtrSCEV, LI->getLoopFor(Dst->getParent()));
3255   }
3256   unsigned Pairs = UsefulGEP ? SrcGEP->idx_end() - SrcGEP->idx_begin() : 1;
3257   SmallVector<Subscript, 4> Pair(Pairs);
3258   if (UsefulGEP) {
3259     DEBUG(dbgs() << "    using GEPs\n");
3260     unsigned P = 0;
3261     for (GEPOperator::const_op_iterator SrcIdx = SrcGEP->idx_begin(),
3262            SrcEnd = SrcGEP->idx_end(),
3263            DstIdx = DstGEP->idx_begin();
3264          SrcIdx != SrcEnd;
3265          ++SrcIdx, ++DstIdx, ++P) {
3266       Pair[P].Src = SE->getSCEV(*SrcIdx);
3267       Pair[P].Dst = SE->getSCEV(*DstIdx);
3268     }
3269   }
3270   else {
3271     DEBUG(dbgs() << "    ignoring GEPs\n");
3272     const SCEV *SrcSCEV = SE->getSCEV(SrcPtr);
3273     const SCEV *DstSCEV = SE->getSCEV(DstPtr);
3274     DEBUG(dbgs() << "    SrcSCEV = " << *SrcSCEV << "\n");
3275     DEBUG(dbgs() << "    DstSCEV = " << *DstSCEV << "\n");
3276     Pair[0].Src = SrcSCEV;
3277     Pair[0].Dst = DstSCEV;
3278   }
3279
3280   for (unsigned P = 0; P < Pairs; ++P) {
3281     Pair[P].Loops.resize(MaxLevels + 1);
3282     Pair[P].GroupLoops.resize(MaxLevels + 1);
3283     Pair[P].Group.resize(Pairs);
3284     removeMatchingExtensions(&Pair[P]);
3285     Pair[P].Classification =
3286       classifyPair(Pair[P].Src, LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3287                    Pair[P].Dst, LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3288                    Pair[P].Loops);
3289     Pair[P].GroupLoops = Pair[P].Loops;
3290     Pair[P].Group.set(P);
3291     DEBUG(dbgs() << "    subscript " << P << "\n");
3292     DEBUG(dbgs() << "\tsrc = " << *Pair[P].Src << "\n");
3293     DEBUG(dbgs() << "\tdst = " << *Pair[P].Dst << "\n");
3294     DEBUG(dbgs() << "\tclass = " << Pair[P].Classification << "\n");
3295     DEBUG(dbgs() << "\tloops = ");
3296     DEBUG(dumpSmallBitVector(Pair[P].Loops));
3297   }
3298
3299   SmallBitVector Separable(Pairs);
3300   SmallBitVector Coupled(Pairs);
3301
3302   // Partition subscripts into separable and minimally-coupled groups
3303   // Algorithm in paper is algorithmically better;
3304   // this may be faster in practice. Check someday.
3305   //
3306   // Here's an example of how it works. Consider this code:
3307   //
3308   //   for (i = ...) {
3309   //     for (j = ...) {
3310   //       for (k = ...) {
3311   //         for (l = ...) {
3312   //           for (m = ...) {
3313   //             A[i][j][k][m] = ...;
3314   //             ... = A[0][j][l][i + j];
3315   //           }
3316   //         }
3317   //       }
3318   //     }
3319   //   }
3320   //
3321   // There are 4 subscripts here:
3322   //    0 [i] and [0]
3323   //    1 [j] and [j]
3324   //    2 [k] and [l]
3325   //    3 [m] and [i + j]
3326   //
3327   // We've already classified each subscript pair as ZIV, SIV, etc.,
3328   // and collected all the loops mentioned by pair P in Pair[P].Loops.
3329   // In addition, we've initialized Pair[P].GroupLoops to Pair[P].Loops
3330   // and set Pair[P].Group = {P}.
3331   //
3332   //      Src Dst    Classification Loops  GroupLoops Group
3333   //    0 [i] [0]         SIV       {1}      {1}        {0}
3334   //    1 [j] [j]         SIV       {2}      {2}        {1}
3335   //    2 [k] [l]         RDIV      {3,4}    {3,4}      {2}
3336   //    3 [m] [i + j]     MIV       {1,2,5}  {1,2,5}    {3}
3337   //
3338   // For each subscript SI 0 .. 3, we consider each remaining subscript, SJ.
3339   // So, 0 is compared against 1, 2, and 3; 1 is compared against 2 and 3, etc.
3340   //
3341   // We begin by comparing 0 and 1. The intersection of the GroupLoops is empty.
3342   // Next, 0 and 2. Again, the intersection of their GroupLoops is empty.
3343   // Next 0 and 3. The intersection of their GroupLoop = {1}, not empty,
3344   // so Pair[3].Group = {0,3} and Done = false (that is, 0 will not be added
3345   // to either Separable or Coupled).
3346   //
3347   // Next, we consider 1 and 2. The intersection of the GroupLoops is empty.
3348   // Next, 1 and 3. The intersectionof their GroupLoops = {2}, not empty,
3349   // so Pair[3].Group = {0, 1, 3} and Done = false.
3350   //
3351   // Next, we compare 2 against 3. The intersection of the GroupLoops is empty.
3352   // Since Done remains true, we add 2 to the set of Separable pairs.
3353   //
3354   // Finally, we consider 3. There's nothing to compare it with,
3355   // so Done remains true and we add it to the Coupled set.
3356   // Pair[3].Group = {0, 1, 3} and GroupLoops = {1, 2, 5}.
3357   //
3358   // In the end, we've got 1 separable subscript and 1 coupled group.
3359   for (unsigned SI = 0; SI < Pairs; ++SI) {
3360     if (Pair[SI].Classification == Subscript::NonLinear) {
3361       // ignore these, but collect loops for later
3362       ++NonlinearSubscriptPairs;
3363       collectCommonLoops(Pair[SI].Src,
3364                          LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3365                          Pair[SI].Loops);
3366       collectCommonLoops(Pair[SI].Dst,
3367                          LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3368                          Pair[SI].Loops);
3369       Result.Consistent = false;
3370     }
3371     else if (Pair[SI].Classification == Subscript::ZIV) {
3372       // always separable
3373       Separable.set(SI);
3374     }
3375     else {
3376       // SIV, RDIV, or MIV, so check for coupled group
3377       bool Done = true;
3378       for (unsigned SJ = SI + 1; SJ < Pairs; ++SJ) {
3379         SmallBitVector Intersection = Pair[SI].GroupLoops;
3380         Intersection &= Pair[SJ].GroupLoops;
3381         if (Intersection.any()) {
3382           // accumulate set of all the loops in group
3383           Pair[SJ].GroupLoops |= Pair[SI].GroupLoops;
3384           // accumulate set of all subscripts in group
3385           Pair[SJ].Group |= Pair[SI].Group;
3386           Done = false;
3387         }
3388       }
3389       if (Done) {
3390         if (Pair[SI].Group.count() == 1) {
3391           Separable.set(SI);
3392           ++SeparableSubscriptPairs;
3393         }
3394         else {
3395           Coupled.set(SI);
3396           ++CoupledSubscriptPairs;
3397         }
3398       }
3399     }
3400   }
3401
3402   DEBUG(dbgs() << "    Separable = ");
3403   DEBUG(dumpSmallBitVector(Separable));
3404   DEBUG(dbgs() << "    Coupled = ");
3405   DEBUG(dumpSmallBitVector(Coupled));
3406
3407   Constraint NewConstraint;
3408   NewConstraint.setAny(SE);
3409
3410   // test separable subscripts
3411   for (int SI = Separable.find_first(); SI >= 0; SI = Separable.find_next(SI)) {
3412     DEBUG(dbgs() << "testing subscript " << SI);
3413     switch (Pair[SI].Classification) {
3414     case Subscript::ZIV:
3415       DEBUG(dbgs() << ", ZIV\n");
3416       if (testZIV(Pair[SI].Src, Pair[SI].Dst, Result))
3417         return NULL;
3418       break;
3419     case Subscript::SIV: {
3420       DEBUG(dbgs() << ", SIV\n");
3421       unsigned Level;
3422       const SCEV *SplitIter = NULL;
3423       if (testSIV(Pair[SI].Src, Pair[SI].Dst, Level,
3424                   Result, NewConstraint, SplitIter))
3425         return NULL;
3426       break;
3427     }
3428     case Subscript::RDIV:
3429       DEBUG(dbgs() << ", RDIV\n");
3430       if (testRDIV(Pair[SI].Src, Pair[SI].Dst, Result))
3431         return NULL;
3432       break;
3433     case Subscript::MIV:
3434       DEBUG(dbgs() << ", MIV\n");
3435       if (testMIV(Pair[SI].Src, Pair[SI].Dst, Pair[SI].Loops, Result))
3436         return NULL;
3437       break;
3438     default:
3439       llvm_unreachable("subscript has unexpected classification");
3440     }
3441   }
3442
3443   if (Coupled.count()) {
3444     // test coupled subscript groups
3445     DEBUG(dbgs() << "starting on coupled subscripts\n");
3446     DEBUG(dbgs() << "MaxLevels + 1 = " << MaxLevels + 1 << "\n");
3447     SmallVector<Constraint, 4> Constraints(MaxLevels + 1);
3448     for (unsigned II = 0; II <= MaxLevels; ++II)
3449       Constraints[II].setAny(SE);
3450     for (int SI = Coupled.find_first(); SI >= 0; SI = Coupled.find_next(SI)) {
3451       DEBUG(dbgs() << "testing subscript group " << SI << " { ");
3452       SmallBitVector Group(Pair[SI].Group);
3453       SmallBitVector Sivs(Pairs);
3454       SmallBitVector Mivs(Pairs);
3455       SmallBitVector ConstrainedLevels(MaxLevels + 1);
3456       for (int SJ = Group.find_first(); SJ >= 0; SJ = Group.find_next(SJ)) {
3457         DEBUG(dbgs() << SJ << " ");
3458         if (Pair[SJ].Classification == Subscript::SIV)
3459           Sivs.set(SJ);
3460         else
3461           Mivs.set(SJ);
3462       }
3463       DEBUG(dbgs() << "}\n");
3464       while (Sivs.any()) {
3465         bool Changed = false;
3466         for (int SJ = Sivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Sivs.find_next(SJ)) {
3467           DEBUG(dbgs() << "testing subscript " << SJ << ", SIV\n");
3468           // SJ is an SIV subscript that's part of the current coupled group
3469           unsigned Level;
3470           const SCEV *SplitIter = NULL;
3471           DEBUG(dbgs() << "SIV\n");
3472           if (testSIV(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Level,
3473                       Result, NewConstraint, SplitIter))
3474             return NULL;
3475           ConstrainedLevels.set(Level);
3476           if (intersectConstraints(&Constraints[Level], &NewConstraint)) {
3477             if (Constraints[Level].isEmpty()) {
3478               ++DeltaIndependence;
3479               return NULL;
3480             }
3481             Changed = true;
3482           }
3483           Sivs.reset(SJ);
3484         }
3485         if (Changed) {
3486           // propagate, possibly creating new SIVs and ZIVs
3487           DEBUG(dbgs() << "    propagating\n");
3488           DEBUG(dbgs() << "\tMivs = ");
3489           DEBUG(dumpSmallBitVector(Mivs));
3490           for (int SJ = Mivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Mivs.find_next(SJ)) {
3491             // SJ is an MIV subscript that's part of the current coupled group
3492             DEBUG(dbgs() << "\tSJ = " << SJ << "\n");
3493             if (propagate(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Pair[SJ].Loops,
3494                           Constraints, Result.Consistent)) {
3495               DEBUG(dbgs() << "\t    Changed\n");
3496               ++DeltaPropagations;
3497               Pair[SJ].Classification =
3498                 classifyPair(Pair[SJ].Src, LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3499                              Pair[SJ].Dst, LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3500                              Pair[SJ].Loops);
3501               switch (Pair[SJ].Classification) {
3502               case Subscript::ZIV:
3503                 DEBUG(dbgs() << "ZIV\n");
3504                 if (testZIV(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Result))
3505                   return NULL;
3506                 Mivs.reset(SJ);
3507                 break;
3508               case Subscript::SIV:
3509                 Sivs.set(SJ);
3510                 Mivs.reset(SJ);
3511                 break;
3512               case Subscript::RDIV:
3513               case Subscript::MIV:
3514                 break;
3515               default:
3516                 llvm_unreachable("bad subscript classification");
3517               }
3518             }
3519           }
3520         }
3521       }
3522
3523       // test & propagate remaining RDIVs
3524       for (int SJ = Mivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Mivs.find_next(SJ)) {
3525         if (Pair[SJ].Classification == Subscript::RDIV) {
3526           DEBUG(dbgs() << "RDIV test\n");
3527           if (testRDIV(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Result))
3528             return NULL;
3529           // I don't yet understand how to propagate RDIV results
3530           Mivs.reset(SJ);
3531         }
3532       }
3533
3534       // test remaining MIVs
3535       // This code is temporary.
3536       // Better to somehow test all remaining subscripts simultaneously.
3537       for (int SJ = Mivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Mivs.find_next(SJ)) {
3538         if (Pair[SJ].Classification == Subscript::MIV) {
3539           DEBUG(dbgs() << "MIV test\n");
3540           if (testMIV(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Pair[SJ].Loops, Result))
3541             return NULL;
3542         }
3543         else
3544           llvm_unreachable("expected only MIV subscripts at this point");
3545       }
3546
3547       // update Result.DV from constraint vector
3548       DEBUG(dbgs() << "    updating\n");
3549       for (int SJ = ConstrainedLevels.find_first();
3550            SJ >= 0; SJ = ConstrainedLevels.find_next(SJ)) {
3551         updateDirection(Result.DV[SJ - 1], Constraints[SJ]);
3552         if (Result.DV[SJ - 1].Direction == Dependence::DVEntry::NONE)
3553           return NULL;
3554       }
3555     }
3556   }
3557
3558   // Make sure the Scalar flags are set correctly.
3559   SmallBitVector CompleteLoops(MaxLevels + 1);
3560   for (unsigned SI = 0; SI < Pairs; ++SI)
3561     CompleteLoops |= Pair[SI].Loops;
3562   for (unsigned II = 1; II <= CommonLevels; ++II)
3563     if (CompleteLoops[II])
3564       Result.DV[II - 1].Scalar = false;
3565
3566   if (PossiblyLoopIndependent) {
3567     // Make sure the LoopIndependent flag is set correctly.
3568     // All directions must include equal, otherwise no
3569     // loop-independent dependence is possible.
3570     for (unsigned II = 1; II <= CommonLevels; ++II) {
3571       if (!(Result.getDirection(II) & Dependence::DVEntry::EQ)) {
3572         Result.LoopIndependent = false;
3573         break;
3574       }
3575     }
3576   }
3577   else {
3578     // On the other hand, if all directions are equal and there's no
3579     // loop-independent dependence possible, then no dependence exists.
3580     bool AllEqual = true;
3581     for (unsigned II = 1; II <= CommonLevels; ++II) {
3582       if (Result.getDirection(II) != Dependence::DVEntry::EQ) {
3583         AllEqual = false;
3584         break;
3585       }
3586     }
3587     if (AllEqual)
3588       return NULL;
3589   }
3590
3591   FullDependence *Final = new FullDependence(Result);
3592   Result.DV = NULL;
3593   return Final;
3594 }
3595
3596
3597
3598 //===----------------------------------------------------------------------===//
3599 // getSplitIteration -
3600 // Rather than spend rarely-used space recording the splitting iteration
3601 // during the Weak-Crossing SIV test, we re-compute it on demand.
3602 // The re-computation is basically a repeat of the entire dependence test,
3603 // though simplified since we know that the dependence exists.
3604 // It's tedious, since we must go through all propagations, etc.
3605 //
3606 // Care is required to keep this code up to date with respect to the routine
3607 // above, depends().
3608 //
3609 // Generally, the dependence analyzer will be used to build
3610 // a dependence graph for a function (basically a map from instructions
3611 // to dependences). Looking for cycles in the graph shows us loops
3612 // that cannot be trivially vectorized/parallelized.
3613 //
3614 // We can try to improve the situation by examining all the dependences
3615 // that make up the cycle, looking for ones we can break.
3616 // Sometimes, peeling the first or last iteration of a loop will break
3617 // dependences, and we've got flags for those possibilities.
3618 // Sometimes, splitting a loop at some other iteration will do the trick,
3619 // and we've got a flag for that case. Rather than waste the space to
3620 // record the exact iteration (since we rarely know), we provide
3621 // a method that calculates the iteration. It's a drag that it must work
3622 // from scratch, but wonderful in that it's possible.
3623 //
3624 // Here's an example:
3625 //
3626 //    for (i = 0; i < 10; i++)
3627 //        A[i] = ...
3628 //        ... = A[11 - i]
3629 //
3630 // There's a loop-carried flow dependence from the store to the load,
3631 // found by the weak-crossing SIV test. The dependence will have a flag,
3632 // indicating that the dependence can be broken by splitting the loop.
3633 // Calling getSplitIteration will return 5.
3634 // Splitting the loop breaks the dependence, like so:
3635 //
3636 //    for (i = 0; i <= 5; i++)
3637 //        A[i] = ...
3638 //        ... = A[11 - i]
3639 //    for (i = 6; i < 10; i++)
3640 //        A[i] = ...
3641 //        ... = A[11 - i]
3642 //
3643 // breaks the dependence and allows us to vectorize/parallelize
3644 // both loops.
3645 const  SCEV *DependenceAnalysis::getSplitIteration(const Dependence *Dep,
3646                                                    unsigned SplitLevel) {
3647   assert(Dep && "expected a pointer to a Dependence");
3648   assert(Dep->isSplitable(SplitLevel) &&
3649          "Dep should be splitable at SplitLevel");
3650   Instruction *Src = Dep->getSrc();
3651   Instruction *Dst = Dep->getDst();
3652   assert(Src->mayReadFromMemory() || Src->mayWriteToMemory());
3653   assert(Dst->mayReadFromMemory() || Dst->mayWriteToMemory());
3654   assert(isLoadOrStore(Src));
3655   assert(isLoadOrStore(Dst));
3656   Value *SrcPtr = getPointerOperand(Src);
3657   Value *DstPtr = getPointerOperand(Dst);
3658   assert(underlyingObjectsAlias(AA, DstPtr, SrcPtr) ==
3659          AliasAnalysis::MustAlias);
3660
3661   // establish loop nesting levels
3662   establishNestingLevels(Src, Dst);
3663
3664   FullDependence Result(Src, Dst, false, CommonLevels);
3665
3666   // See if there are GEPs we can use.
3667   bool UsefulGEP = false;
3668   GEPOperator *SrcGEP = dyn_cast<GEPOperator>(SrcPtr);
3669   GEPOperator *DstGEP = dyn_cast<GEPOperator>(DstPtr);
3670   if (SrcGEP && DstGEP &&
3671       SrcGEP->getPointerOperandType() == DstGEP->getPointerOperandType()) {
3672     const SCEV *SrcPtrSCEV = SE->getSCEV(SrcGEP->getPointerOperand());
3673     const SCEV *DstPtrSCEV = SE->getSCEV(DstGEP->getPointerOperand());
3674     UsefulGEP =
3675       isLoopInvariant(SrcPtrSCEV, LI->getLoopFor(Src->getParent())) &&
3676       isLoopInvariant(DstPtrSCEV, LI->getLoopFor(Dst->getParent()));
3677   }
3678   unsigned Pairs = UsefulGEP ? SrcGEP->idx_end() - SrcGEP->idx_begin() : 1;
3679   SmallVector<Subscript, 4> Pair(Pairs);
3680   if (UsefulGEP) {
3681     unsigned P = 0;
3682     for (GEPOperator::const_op_iterator SrcIdx = SrcGEP->idx_begin(),
3683            SrcEnd = SrcGEP->idx_end(),
3684            DstIdx = DstGEP->idx_begin();
3685          SrcIdx != SrcEnd;
3686          ++SrcIdx, ++DstIdx, ++P) {
3687       Pair[P].Src = SE->getSCEV(*SrcIdx);
3688       Pair[P].Dst = SE->getSCEV(*DstIdx);
3689     }
3690   }
3691   else {
3692     const SCEV *SrcSCEV = SE->getSCEV(SrcPtr);
3693     const SCEV *DstSCEV = SE->getSCEV(DstPtr);
3694     Pair[0].Src = SrcSCEV;
3695     Pair[0].Dst = DstSCEV;
3696   }
3697
3698   for (unsigned P = 0; P < Pairs; ++P) {
3699     Pair[P].Loops.resize(MaxLevels + 1);
3700     Pair[P].GroupLoops.resize(MaxLevels + 1);
3701     Pair[P].Group.resize(Pairs);
3702     removeMatchingExtensions(&Pair[P]);
3703     Pair[P].Classification =
3704       classifyPair(Pair[P].Src, LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3705                    Pair[P].Dst, LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3706                    Pair[P].Loops);
3707     Pair[P].GroupLoops = Pair[P].Loops;
3708     Pair[P].Group.set(P);
3709   }
3710
3711   SmallBitVector Separable(Pairs);
3712   SmallBitVector Coupled(Pairs);
3713
3714   // partition subscripts into separable and minimally-coupled groups
3715   for (unsigned SI = 0; SI < Pairs; ++SI) {
3716     if (Pair[SI].Classification == Subscript::NonLinear) {
3717       // ignore these, but collect loops for later
3718       collectCommonLoops(Pair[SI].Src,
3719                          LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3720                          Pair[SI].Loops);
3721       collectCommonLoops(Pair[SI].Dst,
3722                          LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3723                          Pair[SI].Loops);
3724       Result.Consistent = false;
3725     }
3726     else if (Pair[SI].Classification == Subscript::ZIV)
3727       Separable.set(SI);
3728     else {
3729       // SIV, RDIV, or MIV, so check for coupled group
3730       bool Done = true;
3731       for (unsigned SJ = SI + 1; SJ < Pairs; ++SJ) {
3732         SmallBitVector Intersection = Pair[SI].GroupLoops;
3733         Intersection &= Pair[SJ].GroupLoops;
3734         if (Intersection.any()) {
3735           // accumulate set of all the loops in group
3736           Pair[SJ].GroupLoops |= Pair[SI].GroupLoops;
3737           // accumulate set of all subscripts in group
3738           Pair[SJ].Group |= Pair[SI].Group;
3739           Done = false;
3740         }
3741       }
3742       if (Done) {
3743         if (Pair[SI].Group.count() == 1)
3744           Separable.set(SI);
3745         else
3746           Coupled.set(SI);
3747       }
3748     }
3749   }
3750
3751   Constraint NewConstraint;
3752   NewConstraint.setAny(SE);
3753
3754   // test separable subscripts
3755   for (int SI = Separable.find_first(); SI >= 0; SI = Separable.find_next(SI)) {
3756     switch (Pair[SI].Classification) {
3757     case Subscript::SIV: {
3758       unsigned Level;
3759       const SCEV *SplitIter = NULL;
3760       (void) testSIV(Pair[SI].Src, Pair[SI].Dst, Level,
3761                      Result, NewConstraint, SplitIter);
3762       if (Level == SplitLevel) {
3763         assert(SplitIter != NULL);
3764         return SplitIter;
3765       }
3766       break;
3767     }
3768     case Subscript::ZIV:
3769     case Subscript::RDIV:
3770     case Subscript::MIV:
3771       break;
3772     default:
3773       llvm_unreachable("subscript has unexpected classification");
3774     }
3775   }
3776
3777   if (Coupled.count()) {
3778     // test coupled subscript groups
3779     SmallVector<Constraint, 4> Constraints(MaxLevels + 1);
3780     for (unsigned II = 0; II <= MaxLevels; ++II)
3781       Constraints[II].setAny(SE);
3782     for (int SI = Coupled.find_first(); SI >= 0; SI = Coupled.find_next(SI)) {
3783       SmallBitVector Group(Pair[SI].Group);
3784       SmallBitVector Sivs(Pairs);
3785       SmallBitVector Mivs(Pairs);
3786       SmallBitVector ConstrainedLevels(MaxLevels + 1);
3787       for (int SJ = Group.find_first(); SJ >= 0; SJ = Group.find_next(SJ)) {
3788         if (Pair[SJ].Classification == Subscript::SIV)
3789           Sivs.set(SJ);
3790         else
3791           Mivs.set(SJ);
3792       }
3793       while (Sivs.any()) {
3794         bool Changed = false;
3795         for (int SJ = Sivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Sivs.find_next(SJ)) {
3796           // SJ is an SIV subscript that's part of the current coupled group
3797           unsigned Level;
3798           const SCEV *SplitIter = NULL;
3799           (void) testSIV(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst, Level,
3800                          Result, NewConstraint, SplitIter);
3801           if (Level == SplitLevel && SplitIter)
3802             return SplitIter;
3803           ConstrainedLevels.set(Level);
3804           if (intersectConstraints(&Constraints[Level], &NewConstraint))
3805             Changed = true;
3806           Sivs.reset(SJ);
3807         }
3808         if (Changed) {
3809           // propagate, possibly creating new SIVs and ZIVs
3810           for (int SJ = Mivs.find_first(); SJ >= 0; SJ = Mivs.find_next(SJ)) {
3811             // SJ is an MIV subscript that's part of the current coupled group
3812             if (propagate(Pair[SJ].Src, Pair[SJ].Dst,
3813                           Pair[SJ].Loops, Constraints, Result.Consistent)) {
3814               Pair[SJ].Classification =
3815                 classifyPair(Pair[SJ].Src, LI->getLoopFor(Src->getParent()),
3816                              Pair[SJ].Dst, LI->getLoopFor(Dst->getParent()),
3817                              Pair[SJ].Loops);
3818               switch (Pair[SJ].Classification) {
3819               case Subscript::ZIV:
3820                 Mivs.reset(SJ);
3821                 break;
3822               case Subscript::SIV:
3823                 Sivs.set(SJ);
3824                 Mivs.reset(SJ);
3825                 break;
3826               case Subscript::RDIV:
3827               case Subscript::MIV:
3828                 break;
3829               default:
3830                 llvm_unreachable("bad subscript classification");
3831               }
3832             }
3833           }
3834         }
3835       }
3836     }
3837   }
3838   llvm_unreachable("somehow reached end of routine");
3839   return NULL;
3840 }