發(fā)布時(shí)間：2020-07-04 04:15

【摘要】：隨著對(duì)浮點(diǎn)運(yùn)算支持的完善,SIMD擴(kuò)展部件的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,但非連續(xù)和非對(duì)齊的數(shù)據(jù)引用降低了SIMD向量化的存儲(chǔ)訪問效率,使程序的向量化效率與預(yù)期還存在著較大差距。影響存儲(chǔ)訪問效率的重要因素是cache命中率和內(nèi)存訪問量,cache命中率下降或冗余內(nèi)存訪問都會(huì)影響程序性能。 結(jié)構(gòu)體數(shù)組在應(yīng)用程序中應(yīng)用廣泛,為了解決結(jié)構(gòu)體存儲(chǔ)的對(duì)齊要求產(chǎn)生的空間浪費(fèi)問題,通過結(jié)構(gòu)體的存儲(chǔ)預(yù)優(yōu)化,可以壓縮數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間,提升向量化系統(tǒng)的SIMD向量化識(shí)別能力。 為了解決結(jié)構(gòu)體數(shù)組中非對(duì)齊的數(shù)組成員引用在SIMD向量化過程中向量化不完全或存在的額外開銷問題,通過數(shù)據(jù)填充的方法進(jìn)行對(duì)齊優(yōu)化,有效減少了SIMD向量化過程中的非對(duì)齊訪問。 為了解決結(jié)構(gòu)體數(shù)組中非數(shù)組成員引用進(jìn)行SIMD向量化的開銷較大,影響程序性能提升的問題,通過結(jié)構(gòu)體數(shù)組的SIMD存儲(chǔ)訪問優(yōu)化,有效減少了SIMD向量化過程中的非連續(xù)和非對(duì)齊訪問。 為了解決循環(huán)迭代間訪問數(shù)組下標(biāo)與某層循環(huán)索引無(wú)關(guān)而需要重復(fù)訪存的問題,通過循環(huán)交換的優(yōu)化方法,不影響cache命中率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)向量寄存器的重用,有效減少了內(nèi)存訪問量。 為了解決在循環(huán)迭代間訪問同一數(shù)組元素時(shí),向量寄存器對(duì)cache中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多次重復(fù)裝載,存在冗余內(nèi)存訪問的問題,通過循環(huán)展開壓緊的優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)向量寄存器的重用,有效減少了內(nèi)存訪問量。 課題研究的向量識(shí)別與自動(dòng)向量化系統(tǒng)SW-VEC在課題實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試。通過對(duì)gcc-vect和Callahan-Dongarra-Levine測(cè)試集的測(cè)試,表明SW-VEC在結(jié)構(gòu)體數(shù)組方面的向量識(shí)別能力不弱于INTEL11.0編譯器;通過對(duì)SPEC CPU2000浮點(diǎn)測(cè)試集和NPB3.2-SER標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集的測(cè)試,表明課題研究?jī)?yōu)化技術(shù)的正確性和有效性。
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2740622