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控制流SIMD向量化方法

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   SIMD擴(kuò)展部件是近年來集成到通用處理器中的加速部件,旨在發(fā)掘多媒體和科學(xué)計(jì)算等程序的數(shù)據(jù)級(jí)并行.控制依賴給發(fā)掘程序中的數(shù)據(jù)級(jí)并行帶來了阻礙,當(dāng)前,無論基于loop-based還是SLP的控制流向量化方法都需要if轉(zhuǎn)換,而沒有考慮循環(huán)內(nèi)蘊(yùn)含的向量并行度,導(dǎo)致生成的向量代碼效率較低.此外,不精確的代價(jià)模型指導(dǎo)控制流向量化,同樣導(dǎo)致生成的向量代碼效率較低.為此,提出了改進(jìn)的控制流SIMD向量化方法,首先,提出了含有控制依賴的循環(huán)分布算法,分離循環(huán)的可向量化部分和不可向量化部分,同時(shí)考慮分布時(shí)數(shù)據(jù)的局部性:其次,提出了一種直接向量化控制流的方法,該方法考慮了基本塊間的向量重用:最后,利用精確的代價(jià)模型指導(dǎo)超字選擇指令和超字條件分支指令的生成.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與現(xiàn)有的控制流向量化方法相比。改進(jìn)方法生成的向量代碼性能提高了24%.

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