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1993年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
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基于多面体模型的编译技术发展近30年,已经在多个开源编译器和商业编译器中得到了应用和实现.与传统的编译优化模型相比,多面体模型具备应用范围广、表示能力强、优化空间大等优点,代表了程序自动并行化领域众多方向最先进的水平,成为国际上多个编译研发团队的研究热点;同时,多面体模型抽象程度高、实现难度大、面临问题多的特征,阻碍了基于该模型的编译技术在发展相对滞后地区的普及,形成国内专门从事该问题研究的团队屈指可数的现象.为了打开多面体模型的“黑盒子”,本文首先描述了多面体模型的原理,揭示了基于多面体模型的编译流程,并指出了该领域的主要研究内容;接下来,从程序并行性、数据局部性和其它领域上的扩展应用三个方面对该领域上的研究进展进行了介绍;最后,文章对该研究领域当前面临的挑战和潜在的研究方向进行了总结.本文的目的是通过回顾和总结基于多面体模型的编译技术研究进展,为国内编译研发团队提供重要参考,以期推动我国在该领域上的发展. 相似文献
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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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将OpenACC编程模型用于异构多核处理器时,由于异构多核处理器加速设备内存有限,操作大量数据的代码不能获得很好的加速。针对这一问题,在OpenACC中引入循环分块子句,对循环进行分块处理,使每个循环块使用的数据能够存储在设备内存中;提出面向异构多核处理器的循环分块子句生成算法,并在基于Open64的"源-源"自动并行化系统Auto-ACC中进行实现。测试结果表明,在异构多核处理器上,扩展的循环分块子句及所提生成算法能够对程序进行明显的加速。 相似文献
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基于Grid Of Tries的无冲突多维IP分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
快速IP分类算法是提高网络设备性能的关键,无冲突规则集则是正确进行IP报文分类的前提和保证、本文首先形式化描述了IP分类算法和规则冲突问题,介绍了常用的IP分类算法及冲突解决策略,并提出了一种基于Grid Of Tries的无冲突多维IP分类算法,解决了规则集中存在冲突的问题,最后对该算法进行了性能分析和展望。 相似文献