本文關鍵詞：基于FT-Matrix2的自動向量化關鍵技術研究與實現(xiàn)

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【摘要】：FT-Matrix2 DSP是國防科技大學微電子所自主研發(fā)的一款面向圖像處理、視頻和無線通信的高性能DSP。其采用向量和多發(fā)射超長指令字體系結構。其中,SIMD指令在FT-Matrix2指令集中的數(shù)量占比達到了近50%,而這些指令是芯片整體性能得到提升的關鍵。因此,FT-Matrix2編譯器中SIMD向量化能力直接影響著芯片的運行效率。本文基于GCC平臺研究并實現(xiàn)了FT-Matrix2編譯器的自動向量化技術。本文根據(jù)FT-Matrix2體系結構特征,通過添加FT-Matrix2向量后端支持以及在自動向量化過程中增加DMA自動傳輸實現(xiàn)向量訪存等技術,使得FT-Matrix2編譯器能夠盡量挖掘用戶C程序的自動向量化部分,從而提高芯片的運行效率。本文的主要工作包括以下幾個方面:(1)對GCC的編譯結構、自動向量化框架進行了深入的分析。首先熟悉了GCC的結構框架,然后定位了自動向量化優(yōu)化在GCC內(nèi)部的位置,最后分析了自動向量化的的結構框架。通過對上述問題的深入分析,確定了基于GCC平臺實現(xiàn)FT-Matrix2的向量化方法和步驟。(2)基于FT-Matrix2體系結構和指令集,在GCC中實現(xiàn)了SIMD指令自動向量化映射。其主要工作包括:添加向量寄存器描述,向量數(shù)據(jù)機器模式,向量指令描述,匯編輸出等。(3)基于FT-Matrix2的自動向量化訪存實現(xiàn)�；贔T-Matrix2體系結構向量訪存的特點,在GCC中實現(xiàn)了基于DMA的自動數(shù)據(jù)傳輸功能,使得編譯器能夠根據(jù)向量程序要求自動生成向量數(shù)據(jù)搬移代碼,實現(xiàn)了FT-Matrix2自動向量化的向量訪存。(4)基于本文的研究工作,對DSP常用算法FFT進行了自動向量化實現(xiàn),測試結果表明:基于FT-Matrix2 Compiler的自動向量化較-O2級優(yōu)化非向量化性能有明顯的提高,而較intrinsic方式向量化性能較低。
【關鍵詞】：SIMD 自動向量化 向量訪存 DMA
【學位授予單位】：國防科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP332
【目錄】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 自動向量化簡介及研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 開發(fā)平臺選擇15-16
• 1.4 論文的主要工作16-17
• 1.5 論文結構和組織17-19
• 第二章 GCC自動向量化框架分析19-34
• 2.1 GCC編譯結構分析19-23
• 2.2 自動向量化的的框架分析23-33
• 2.2.1 循環(huán)的向量化可行性分析25-30
• 2.2.2 循環(huán)的向量化轉換30-33
• 2.3 本章小結33-34
• 第三章 基于FT-Matrix2的自動向量化實現(xiàn)34-46
• 3.1 FT-Matrix2體系結構34-37
• 3.1.1 FT-Matrix2內(nèi)核結構34-35
• 3.1.2 FT-Matrix2指令集35-37
• 3.2 FT-Matrix2向量后端移植37-41
• 3.2.1 向量寄存器描述37-38
• 3.2.2 向量數(shù)據(jù)機器模式38-41
• 3.3 FT-Matrix2向量指令實現(xiàn)41-45
• 3.3.1 指令映射分析41-42
• 3.3.2 指令映射實現(xiàn)42-45
• 3.4 本章小結45-46
• 第四章 基于FT-Matrix2的向量訪存實現(xiàn)46-57
• 4.1 FT-Matrix2向量訪存介紹與分析46-47
• 4.2 自動向量化的向量訪存實現(xiàn)過程47-48
• 4.3 基于DMA自動傳輸?shù)南蛄吭L存實現(xiàn)48-54
• 4.4 基于SVR傳輸?shù)南蛄吭L存實現(xiàn)54-56
• 4.5 本章小結56-57
• 第五章 基于FT-Matrix2的FFT算法的自動向量化實現(xiàn)57-68
• 5.1 FFT算法介紹及分析57-61
• 5.1.1 FFT算法介紹57-58
• 5.1.2 FFT算法的自動向量化實現(xiàn)分析58-61
• 5.2 實驗結果及性能分析61-67
• 5.3 本章小結67-68
• 第六章 總結與展望68-71
• 6.1 全文總結68-69
• 6.2 展望69-71
• 致謝71-73
• 參考文獻73-77
• 作者在學期間取得的學術成果77

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本文編號：920387