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题名面向向量部件的指数和对数函数优化方法
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作者
沈洁
龙标
黄春
唐滔
彭林
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机构
国防科技大学计算机学院
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出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第1期18-26,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFA0709803)
国家自然科学基金(61902407)。
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文摘
指数和对数函数是浮点计算中重要的超越函数,在不同应用领域使用广泛。现代处理器向量寄存器宽度呈现逐代增加的趋势,为了进一步提高上层应用对向量部件的利用率,研究向量指数和对数函数优化方法具有重要的科学价值和现实意义。针对现有向量函数实现的性能瓶颈,设计和实现了面向向量部件的指数和对数函数优化方法,包括基于硬件加速指令的向量查表优化、分支优化和精度性能取舍优化。模拟器上的实验表明,优化实现的向量指数和对数函数均达到业界高精度标准,函数性能优于当前最佳开源实现,加速比达1.44以上。真实应用测试进一步表明,应用程序在优化的向量函数支持下可以实现高效向量化,相比原始标量实现平均性能提升达2.53倍。
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关键词
指数函数
对数函数
向量化
查表优化
硬件加速指令
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Keywords
exponential functions
logarithm functions
vectorization
table-lookup optimization
hardware acceleration instructions
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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