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當(dāng)前面向單指令多數(shù)據(jù)（ SIMD）擴(kuò)展部件的兩類向量化方法分別是循環(huán)級向量化方法和超字級并行（SLP）方法。針對當(dāng)前編譯器不能實(shí)現(xiàn)函數(shù)級向量化的問題，提出一種基于靜態(tài)單賦值的函數(shù)級向量化方法。該方法首先分析程序的變量屬性，然后利用一組包括向量函數(shù)予句、一致子句、線性子句等編譯指示予句指導(dǎo)編譯器實(shí)現(xiàn)函數(shù)級向量化，最后利用變量屬性結(jié)果對向量化代碼進(jìn)行了優(yōu)化。從多媒體和圖像處理領(lǐng)域選擇部分測試用例對所提的函數(shù)級向量化的功能和性能在國產(chǎn)申威平臺上進(jìn)行測試，與程序串行執(zhí)行相比，采用函數(shù)級向量化后程序的執(zhí)行效率更高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明函數(shù)級向量化可以取得類似任務(wù)級并行的加速效果，該方法可以指導(dǎo)自動(dòng)函數(shù)級向量化的實(shí)現(xiàn)。
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