本文關(guān)鍵詞： SIMD擴展部件 向量并行度 Loop-aware 循環(huán)展開　出處：《軟件學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：SIMD擴展部件是集成到通用處理器中的加速部件,旨在發(fā)掘多媒體和科學(xué)計算等領(lǐng)域程序的數(shù)據(jù)級并行.當前,兩種基本的向量發(fā)掘方法分別是發(fā)掘迭代間并行的Loop-based方法和發(fā)掘迭代內(nèi)并行的SLP方法.Loopaware方法是對SLP方法的改進,其思想是:首先,通過循環(huán)展開將迭代間并行轉(zhuǎn)換為迭代內(nèi)并行,使循環(huán)體內(nèi)的同構(gòu)語句條數(shù)足夠多;再利用SLP方法進行向量發(fā)掘.但當循環(huán)展開不合法或者并行度低于向量化因子時,Loop-aware方法無法實現(xiàn)程序向量并行性的發(fā)掘.因此提出了向量并行度指導(dǎo)的循環(huán)向量化方法,依據(jù)迭代間并行度、迭代內(nèi)并行度和向量化因子構(gòu)建循環(huán)向量化方法選擇方案,同時提出了不充分向量化方法發(fā)掘并行度低于向量化因子的循環(huán)向量并行性,最后,依據(jù)向量并行度對生成的向量循環(huán)進行展開.經(jīng)過標準測試集測試,向量并行度指導(dǎo)的循環(huán)SIMD向量化方法比Loop-aware方法的識別率提升了107.5%,性能提升了12.1%.
[Abstract]:The SIMD extension is an accelerator integrated into a general-purpose processor designed to explore data-level parallelism in fields such as multimedia and scientific computing. The two basic vector mining methods are to discover the parallel Loop-based method between iterations and the SLP method. Loopaware method is the improvement of the SLP method. The main ideas are as follows: first of all, The parallelism between iterations is transformed into intra-iteration parallelism by loop expansion, so that the number of isomorphic statements in the loop is sufficient. Then the SLP method is used for vector discovery. However, when the cyclic expansion is illegal or the degree of parallelism is lower than the vectorization factor, Loop-aware cannot realize the discovery of program vector parallelism. Therefore, a cyclic vectorization method guided by vector parallelism is proposed. According to the degree of parallelism between iterations, the degree of parallelism within iterations and the vectorization factor, the selection scheme of cyclic vectorization method is constructed. At the same time, an inadequate vectorization method is proposed to discover the parallelism of cyclic vectors with less parallelism than the vectorization factor. Finally, The vector cycle is expanded according to the degree of vector parallelism. Through the standard test set test, the recognition rate of the vector parallelism directed cyclic SIMD vectorization method is 107.5% higher than that of the Loop-aware method, and the performance is improved by 12.1%.
【作者單位】： 數(shù)學(xué)工程與先進計算國家重點實驗室(解放軍信息工程大學(xué));防空兵指揮學(xué)院;
【基金】：“核高基”國家科技重大專項(2009ZX01036)~~
【分類號】：TP332

【參考文獻】

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【共引文獻】

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