本文關(guān)鍵詞：面向SIMD擴(kuò)展部件的循環(huán)優(yōu)化研究　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2014年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： SIMD 依賴關(guān)系 循環(huán)優(yōu)化 Tarjan

【摘要】：高性能微處理器中普遍采用SIMD向量擴(kuò)展作為計(jì)算加速部件。在深入研究SIMD擴(kuò)展部件數(shù)據(jù)依賴關(guān)系約束條件的基礎(chǔ)上,提出一種基于依賴關(guān)系逆向圖的Tarjan擴(kuò)展算法,提高了SIMD并行性識(shí)別率,并結(jié)合傳統(tǒng)向量化方法,實(shí)現(xiàn)了面向SIMD擴(kuò)展部件的循環(huán)優(yōu)化技術(shù),消除了不可向量化語(yǔ)句對(duì)可向量化語(yǔ)句在數(shù)據(jù)重組中不必要的開銷。實(shí)際程序測(cè)試結(jié)果顯示,其在基于依賴關(guān)系的SIMD并行性判定方面優(yōu)于ICC編譯器,經(jīng)過(guò)循環(huán)優(yōu)化后,最終生成的SIMD代碼其執(zhí)行效率平均提高了12%。
[Abstract]:In high performance microprocessors, SIMD vector expansion is widely used as the computing accelerator. Based on the in-depth study of data dependency constraints of SIMD extension components. This paper presents an extended Tarjan algorithm based on dependency reverse graph, which improves the recognition rate of SIMD parallelism, and combines with traditional vectorization method. The loop optimization technology for SIMD extension components is implemented, and the unnecessary overhead of non-vectorized statements in data recombination is eliminated. The actual program test results show. It is superior to the ICC compiler in judging the parallelism of SIMD based on dependency relationship. After loop optimization, the final generated SIMD code has an average execution efficiency of 12 points higher than that of the ICC compiler.
【作者單位】： 數(shù)字工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：“核高基”重大專項(xiàng)“支持國(guó)產(chǎn)CPU的編譯系統(tǒng)及工具鏈”分課題“自動(dòng)并行化與二進(jìn)制翻譯系統(tǒng)”(2009ZX10036-001-001-2)資助
【分類號(hào)】：TP332
【正文快照】： 1引言隨著高性能微處理中SIMD擴(kuò)展指令功能日益完善,SIMD擴(kuò)展部件逐漸從多媒體專用加速部件[4]轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ糜?jì)算加速部件[3],在科學(xué)計(jì)算[12]、數(shù)字信號(hào)[11]、密碼破譯[10]等非多媒體應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛使用。SIMD擴(kuò)展部件利用128或256位的SIMD寄存器對(duì)多個(gè)字符型、整型、浮點(diǎn)型數(shù)

【共引文獻(xiàn)】

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