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题名自动向量化:近期进展与展望
被引量：6
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作者
冯竞舸
贺也平
陶秋铭
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机构
中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心
中国科学院大学研究生院
中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期180-195,共16页
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基金
中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(No.XDA-Y01-01,No.XDC02010600)。
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文摘
随着单指令流多数据流(SIMD)技术的迅速发展,近年来许多面向SIMD扩展部件的自动向量化编译方法被提出,有效缓解了程序员手写向量程序的压力,并发挥了SIMD扩展部件的加速效能。基于此,分析总结了自动向量化领域近10年的研究成果,从保义分析和变换、向量化分组分析和变换、面向处理器支持特性的分析和变换以及性能评估分析这4个方面分类归纳了自动向量化的关键问题和主要突破,进而对4个方面的发展趋势和研究方向进行了展望。
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关键词
自动向量化
SIMD扩展
编译技术
数据级并行
性能优化
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Keywords
auto-vectorization
SIMD extension
compiling technology
data level parallelism
performance optimization
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名面向SIMD向量化的循环优化技术研究
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作者
高伟
徐金龙
孙回回
李敏
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机构
信息工程大学
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出处
《信息工程大学学报》
2016年第4期496-503,共8页
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基金
国家科技重大专项资助项目(2009ZX01036-001-001-00102)
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文摘
随着SIMD扩展技术的不断发展,自动向量化逐步成为程序优化的重点。然而,大部分程序本身不能直接被向量化,需要通过循环变换来发掘潜在的并行性。首先以Open64中的循环变换为例概括介绍了传统的循环优化方式,然后从多面体表示、循环变换建模方法和代价模型等3个方面具体介绍了多面体模型指导的循环变换技术,最后对两种循环优化方式的优缺点进行了对比分析。
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关键词
自动向量化
循环优化
多面体模型
代价模型
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Keywords
auto-vectorization
loop optimization
polyhedral model
cost model
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分类号
TP332
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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