【摘要】：單指令多數(shù)據(jù)(SIMD)擴展部件旨在發(fā)掘多媒體程序和科學計算程序的數(shù)據(jù)級并行,歸約操作引起的真依賴給發(fā)掘程序中的數(shù)據(jù)級并行帶來了阻礙。但體系結(jié)構(gòu)和指令集的差異,使得面向向量機的歸約向量化方法并不適用于SIMD擴展部件。針對上述問題,提出一種面向SIMD擴展部件的歸約向量代碼生成方法,以及歸約的識別方法,利用向量移位指令實現(xiàn)向量代碼生成。基于SPEC2006標準測試集的測試結(jié)果表明,與未利用歸約向量化技術(shù)前相比,利用該歸約向量化方法后的向量化加速比提高34%,從而驗證了該方法的有效性。
[Abstract]:The single-instruction multi-data (SIMD) extension part aims to explore the data-level parallelism between multimedia programs and scientific computing programs. The true dependence caused by reduction operation hinders the data-level parallelism in mining programs. However, due to the difference between architecture and instruction set, the reduction vectorization method for vector machines is not suitable for SIMD extension components. In order to solve the above problems, a reduction vector code generation method for SIMD extension components and a reduction recognition method are proposed. Vector code generation is realized by vector shift instruction. The test results based on the SPEC2006 standard test set show that the vectorization speedup after using the reduced vectorization method is increased by 34% compared with the unutilized reduction vectorization technique, which verifies the effectiveness of the method.
【作者單位】： 信息工程大學網(wǎng)絡(luò)空間安全學院;
【基金】：數(shù)學工程與先進計算國家重點實驗室開放課題(2013A11) 鄭州市科技局前沿技術(shù)研究計劃項目(141PQYJS558)
【分類號】：TP314;TP332

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本文編號：2368565