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SIMD扩展部件是集成到通用处理器中的加速部件,旨在发掘多媒体和科学计算等领域程序的数据级并行.当前两种基本的向量发掘方法分别是发掘迭代间并行的Loop-based方法和发掘迭代内并行的SLP方法.Loop-aware方法是对SLP方法的改进,其思想是首先通过循环展开将迭代间并行转换为迭代内并行,使循环体内的同构语句条数足够多,再利用SLP方法进行向量发掘.但当循环展开不合法或者并行度低于向量化因子时,Loop-aware方法无法实现程序向量并行性的发掘.因此提出了向量并行度指导的循环向量化方法,依据迭代间并行度、迭代内并行度和向量化因子,构建循环向量化方法选择方案,同时提出不充分向量化方法发掘并行度低于向量化因子的循环向量并行性,最后依据向量并行度对生成的向量循环进行展开.经过标准测试集测试,向量并行度指导的循环SIMD向量化方法比Loop-aware方法识别率提升107.5%,性能提升12.1%. 相似文献
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当前面向单指令多数据(SIMD)扩展部件的两类向量化方法分别是循环级向量化方法和超字级并行(SLP)方法。针对当前编译器不能实现函数级向量化的问题,提出一种基于静态单赋值的函数级向量化方法。该方法首先分析程序的变量属性,然后利用一组包括向量函数子句、一致子句、线性子句等编译指示子句指导编译器实现函数级向量化,最后利用变量属性结果对向量化代码进行了优化。从多媒体和图像处理领域选择部分测试用例对所提的函数级向量化的功能和性能在国产申威平台上进行测试,与程序串行执行相比,采用函数级向量化后程序的执行效率更高。实验结果表明函数级向量化可以取得类似任务级并行的加速效果,该方法可以指导自动函数级向量化的实现。 相似文献
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主流通用处理器都已经实现了多核并行以及处理器核内的SIMD并行。虽然GCC编译器实现了面向SIMD并行的自动向量化,但是编译器针对OpenMP并行程序的自动向量化效果仍很不理想。针对多线程并行的OpenMP程序,基于GCC的OpenMP编译实现,扩展了数据对齐属性指导语句,使编译器在自动向量化时能够进行更准确的数据对齐与否的判断,优化了GCC编译器的自动向量化。 相似文献
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SIMD扩展部件是近年来集成到通用处理器中的加速部件,旨在发掘多媒体和科学计算等程序的数据级并行.控制依赖给发掘程序中的数据级并行带来了阻碍,当前不论基于loop-based还是SLP的控制流向量化方法都需要if转换,而没有考虑循环内蕴含的向量并行度,导致生成的向量代码效率较低.此外不精确的代价模型指导控制流向量化,同样导致生成的向量代码效率较低.为此提出了改进的控制流SIMD向量化方法,首先提出了含有控制依赖的循环分布算法,分离循环的可向量化部分和不可向量化部分,同时考虑分布时数据的局部性;其次提出了一种直接向量化控制流的方法,该方法考虑了基本块间的向量重用;最后利用精确的代价模型指导超字选择指令和超字条件分支指令的生成.实验结果表明,与现有的控制流向量化方法相比,本文提出的改进方法生成的向量代码性能提高24%. 相似文献
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面向非多媒体程序的SIMD向量化算法的研究及改进 总被引:3,自引:0,他引:3
利用微处理器的多媒体扩展对非多媒体程序的向量化已成为提高程序性能的一个重要手段,然而目前几乎所有的商业编译器对非多媒体程序的向量化的结果,都无法说明其编译器有效的向量能力.本文通过分析典型的非多媒体程序——SPECCPU2000浮点程序,归纳出非多媒体程序的SIMD向量化特征,并依此提出局部数据重组的向量化方法、针对外层循环的向量化方法、部分语句SLP的向量化方法几种新的向量化方法和相关的向量化优化技术.通过对比Intel编译器对SPEC CPU2000的向量化性能测试,可以发现本文提出的改进方法有效的提高了程序的向量化. 相似文献
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自动向量化技术是编译器提高程序并行性的优化方法。随着支持SIMD结构处理器的计算平台的广泛应用,自动向量化技术也成为编译器技术研究的热点。GCC编译器是一种开源、跨平台的编译器。本文基于GCC内部自动向量化算法,结合Matrix芯片的体系结构和指令集特点,完成了Matrix向量指令集在GCC后端扩展,实现了基本的自动向量化支持。测试结果表明,扩展后的编译器能够支持Matrix向量指令集,进行基本的自动向量化,同时支持以内建函数方式开发基于Matrix的并行程序。 相似文献
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大规模SIMD体系结构提供了更强的向量并行硬件支持,但是,大量迭代次数不足的循环由于不能提供足够的并行性,难以用等价的向量方式实现。为了更有效地利用SIMD,提出了一种非满载地使用SIMD指令的向量化方法。研究了向量寄存器的使用方式,基于非满载的向量寄存器使用方式实现了非满载的向量操作和短循环的向量化,并将非满载的向量化方法用于一般循环的向量化。提供了收益分析方法来为本向量化方法作精确指导。实验结果表明了该方法的有效性,所选测试用例的目标循环被向量化,平均加速比达到1.2。 相似文献
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多媒体处理器的SIMD代码生成 总被引:1,自引:0,他引:1
通用处理器的SIMD(Single Instruction Multiple Data)多媒体扩展,为提高多媒体应用的性能提供了新的体系结构支持。但目前编译技术对这类指令不能提供很好的支持。本文提出了一个新的SIMD指令生成算法,基于把编译器前端的程序分析和编译器后端的机器信息相结合的思想,采用扩展的treeparsing技术,有效识别程序中的并行操作以生成SIMD指令。基于SUIF(Stanford University Intermediate Format)编译器框架的实验表明,针对一组多媒体kernel,本文提出的算法可平均减少其非SIMD代码47%的cycles。 相似文献
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作为SIMD扩展部件向量化的重要手段,自动向量化已在LLVM编译器中得到实现,但向量长度以及指令集功能的差异,导致国产平台在自动向量化过程中容易错失向量化机会以及向量化后产生倒加速的问题。为使SIMD得到充分应用,结合国产平台的指令集特征完善指令代价信息以提高收益分析精准度,使其在自动向量化后生成后端支持且简洁高效的向量指令。在此基础上,提出一种改进的控制流向量化方法,通过添加指令代价信息提高自动向量化的适配能力,从而形成一套面向国产平台的LLVM自动向量化系统。实验结果表明,相比自动向量化移植前,通过该方法进行移植优化后,SPEC测试的整体性能提升10.8%,TSVC测试集中的加速比提升16%,精准代价指导下的加速比提升42%,控制流向量化下的加速比提升51%。 相似文献
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面向SLP 的多重循环向量化 总被引:1,自引:0,他引:1
如今,越来越多的处理器集成了SIMD(single instruction multiple data)扩展,现有的编译器大多也实现了自动向量化的功能,但是一般都只针对最内层循环进行向量化,对于多重循环缺少一种通用、易行的向量化方法.为此,提出了一种面向SLP(superword level parallelism)的多重循环向量化方法,从外至内依次对各个循环层次进行分析,收集各层循环对应的一些影响向量化效果的属性值,主要包括能否对该循环进行直接循环展开和压紧、有多少数组引用相对于该循环索引连续以及该循环所包含的区域等,然后根据这些属性值决定在哪些循环层次进行直接循环展开和压紧,最后通过SLP对循环中的语句进行向量化.实验结果表明,该算法相对于内层循环向量化和简单的外层循环向量化平均加速比提升了2.13和1.41,对于一些常用的核心循环可以得到高达5.3的加速比. 相似文献