本文選題：大規(guī)模SIMD + 并行��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年07期

【摘要】：大規(guī)模SIMD體系結(jié)構(gòu)提供了更強(qiáng)的向量并行硬件支持,但是,大量迭代次數(shù)不足的循環(huán)由于不能提供足夠的并行性,難以用等價(jià)的向量方式實(shí)現(xiàn)。為了更有效地利用SIMD,提出了一種非滿載地使用SIMD指令的向量化方法。研究了向量寄存器的使用方式,基于非滿載的向量寄存器使用方式實(shí)現(xiàn)了非滿載的向量操作和短循環(huán)的向量化,并將非滿載的向量化方法用于一般循環(huán)的向量化。提供了收益分析方法來(lái)為本向量化方法作精確指導(dǎo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了該方法的有效性,所選測(cè)試用例的目標(biāo)循環(huán)被向量化,平均加速比達(dá)到1.2。
[Abstract]:Large-scale SIMD architecture provides stronger vector parallel hardware support, but the cycle with insufficient number of iterations cannot be implemented in a vector equivalent way because it can not provide enough parallelism.In order to make more efficient use of SIMD, a vectorization method using SIMD instructions is proposed.The use of vector registers is studied. Vector operations with non-full loads and vectorization of short cycles are realized based on the non-full load vector registers, and the non-full load vector quantization method is applied to the vectorization of general cycles.The income analysis method is provided to provide accurate guidance for this vectorization method.The experimental results show that the method is effective and the target cycle of the selected test cases is vectorized with an average speedup of 1.2.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)(2009AA01220) “核高基”重大專項(xiàng)(2009zx10036-001-001)資助
【分類號(hào)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1755636