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题名非正规化循环的单指令多数据向量化
被引量：1
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作者
侯永生
赵荣彩
高伟
高伟
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机构
数学工程与先进计算国家重点实验室信息工程大学
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第11期3149-3154,共6页
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文摘
针对非正规化循环的上下界、步长等循环信息不确定的问题,解决了循环条件为逻辑表达式、增量减量语句和do-while循环的正规化问题。对不能正规化的循环提出了一种展开压紧算法,并用超字并行向量化方法发掘展开压紧的结果。实验结果表明,与现有的非正规化循环的单指令多数据(SIMD)向量化方法相比,所提出的转换方法和展开压紧方法能够更好地发掘非正规化循环的向量化特性,生成代码的性能加速比提高了6%以上。
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关键词
非正规化循环
单指令多数据向量化
展开压紧
依赖关系分析
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Keywords
non-noramlized loop
Single Instruction Multiple Data （SIMD） vectorization
unroll and jam
datadependence analysis
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分类号
TP314
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种单指令多数据向量化归约方法
被引量：1
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作者
韩林
高伟
王冬
王鹏翔
李颖颖
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机构
信息工程大学网络空间安全学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期9-14,共6页
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基金
数学工程与先进计算国家重点实验室开放课题(2013A11)
郑州市科技局前沿技术研究计划项目(141PQYJS558)
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文摘
单指令多数据(SIMD)扩展部件旨在发掘多媒体程序和科学计算程序的数据级并行,归约操作引起的真依赖给发掘程序中的数据级并行带来了阻碍。但体系结构和指令集的差异,使得面向向量机的归约向量化方法并不适用于SIMD扩展部件。针对上述问题,提出一种面向SIMD扩展部件的归约向量代码生成方法,以及归约的识别方法,利用向量移位指令实现向量代码生成。基于SPEC2006标准测试集的测试结果表明,与未利用归约向量化技术前相比,利用该归约向量化方法后的向量化加速比提高34%,从而验证了该方法的有效性。
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关键词
单指令多数据向量化
归约
依赖分析
代码生成
并行性
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Keywords
Single Instruction Multiple Data（SIMD） vectorization
reduction
dependence analysis
code generation
parallelism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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