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典型编译器自动向量化效果评估与分析
引用本文:李春江,黄娟娟,徐颖,杜云飞,陈娟.典型编译器自动向量化效果评估与分析[J].计算机科学,2013,40(4):41-46.
作者姓名:李春江  黄娟娟  徐颖  杜云飞  陈娟
作者单位:国防科学技术大学计算机学院计算机研究所长沙410073;国防科学技术大学计算机学院计算机研究所长沙410073;国防科学技术大学计算机学院计算机研究所长沙410073;国防科学技术大学计算机学院计算机研究所长沙410073;国防科学技术大学计算机学院计算机研究所长沙410073
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(61170046,61103014)资助
摘    要:SIMD(Single-Instruction-Multiple-Data)体系结构在现代处理器体系结构中扮演重要的角色。多种国产高性能通用处理器也大都实现了SIMD结构。SIMD体系结构提供了短向量数据并行处理能力,编译器自动向量化是应用程序获得性能提升的主要手段之一。使用成熟的支持SIMD的商用处理器平台评估典型编译器自动向量化的效果,对于处理器体系结构的设计以及编译器的分析和设计非常有益。采用SPECCPU2006和SPECOMPM2001基准测试程序,评估了典型编译器(包括Intel编译器、PGI编译器和GCC编译器)的自动向量化的效果。并且以产品级的开源编译器GCC为目标,用手工编写的程序片段(主要是多种类型的循环结构)评估了当前GCC编译器自动向量化的效果,并深入分析了GCC编译器中现有的自动向量化的能力和局限。此项工作为进一步研发高效的编译器自动向量化提供了有价值的参考。

关 键 词:自动向量化  典型编译器  GCC  评估与分析
收稿时间:2012/7/21 0:00:00
修稿时间:2012/10/22 0:00:00

Evaluation and Analysis of Effects of Auto-vectorization in Typical Compilers
LI Chun-jiang,HUANG Juan-juan,XU Ying,DU Yun-fei and CHEN Juan.Evaluation and Analysis of Effects of Auto-vectorization in Typical Compilers[J].Computer Science,2013,40(4):41-46.
Authors:LI Chun-jiang  HUANG Juan-juan  XU Ying  DU Yun-fei and CHEN Juan
Affiliation:Institute of Computer,School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;Institute of Computer,School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;Institute of Computer,School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;Institute of Computer,School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;Institute of Computer,School of Computer Science,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China
Abstract:
Keywords:Auto-vectorization  Typical compilers  GCC  Evaluation and analysis
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