一种面向众核处理器的嵌套循环多维并行识别方法*

现有并行识别方法用于众核处理器时存在一定不足,当选择的循环并行维迭代数较少时可能导致严重地负载不均衡。针对这一问题,提出了一种面向众核处理器的多维并行识别方法,在现有并行识别方法无法做到较好的负载均衡时,选择嵌套循环的多个维进行并行,将多个并行维的迭代空间合并后再做任务划分,减少负载不均衡对程序并行效率的影响。此方法已在课题组开发的自动并行化系统中进行了实现,实际应用过程中能够提升一些应用程序在众核处理器上并行执行的效率。     

发掘函数级单指令多数据向量化的方法

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。     

一种基于国产IC的有源相控阵雷达信号源设计与实现

本文给出了一种基于有源相控阵雷达的信号源设计方案,该设计方案选用国产IC(DDS、FPGA和光电转换模块)完成硬件电路的设计。实验结果表明,产生的线性调频信号满足设计指标要求和基于国产IC信号源的可行性。     

一种基于剪切的SLP向量化方法*

作为多媒体和科学计算等领域重要的程序加速器件之一,SIMD扩展部件现已广泛集成于各类处理器中。自动向量化方法是目前生成SIMD向量化程序的重要手段,超字并行SLP (Superword Level Parallelism)方法现已广泛应用于编译器中,并成为实现基本块级代码向量化的主要手段。SLP在进行收益评估时仅考虑代码段整体向量化的收益,并没有考虑到向量化收益为负的片段会降低最终整体的向量化收益,从而导致SLP方法无法达到最好的向量化效果。基于此,本文提出了一种基于剪切的SLP向量化方法(Throttling SLP,TSLP),通过寻找最优的向量化子图,去除了向量化收益为负的代码段,从而可以获得更好的向量化效果。通过标准测试程序的实验结果表明,与原来的SLP方法相比,TSLP方法平均能够获得9%的性能提升。     

DDS信号源的FPGA实现

采用直接数字频率合成技术(DDS),通过数字控制相位信号的增量在FPGA中实现频率可调的信号发生器,所产生的信号不仅幅度频率灵活可调,并具有频率分辨率高、切换速度快、相位噪声低等优点,因而该系统设计在相关的科研实践中具有重要意义.     

DDS信号源的FPGA实现

采用直接数字频率合成技术（DDS）,通过数字控制相位信号的增量在FPGA中实现频率可调的信号发生器,所产生的信号不仅幅度频率灵活可调,并具有频率分辨率高、切换速度快、相位噪声低等优点,因而该系统设计在相关的科研实践中具有重要意义。