發(fā)布時間：2020-07-04 04:15

【摘要】：隨著對浮點運算支持的完善,SIMD擴展部件的應用越來越廣泛,但非連續(xù)和非對齊的數(shù)據(jù)引用降低了SIMD向量化的存儲訪問效率,使程序的向量化效率與預期還存在著較大差距。影響存儲訪問效率的重要因素是cache命中率和內(nèi)存訪問量,cache命中率下降或冗余內(nèi)存訪問都會影響程序性能。 結構體數(shù)組在應用程序中應用廣泛,為了解決結構體存儲的對齊要求產(chǎn)生的空間浪費問題,通過結構體的存儲預優(yōu)化,可以壓縮數(shù)據(jù)的存儲空間,提升向量化系統(tǒng)的SIMD向量化識別能力。 為了解決結構體數(shù)組中非對齊的數(shù)組成員引用在SIMD向量化過程中向量化不完全或存在的額外開銷問題,通過數(shù)據(jù)填充的方法進行對齊優(yōu)化,有效減少了SIMD向量化過程中的非對齊訪問。 為了解決結構體數(shù)組中非數(shù)組成員引用進行SIMD向量化的開銷較大,影響程序性能提升的問題,通過結構體數(shù)組的SIMD存儲訪問優(yōu)化,有效減少了SIMD向量化過程中的非連續(xù)和非對齊訪問。 為了解決循環(huán)迭代間訪問數(shù)組下標與某層循環(huán)索引無關而需要重復訪存的問題,通過循環(huán)交換的優(yōu)化方法,不影響cache命中率的同時實現(xiàn)對向量寄存器的重用,有效減少了內(nèi)存訪問量。 為了解決在循環(huán)迭代間訪問同一數(shù)組元素時,向量寄存器對cache中的數(shù)據(jù)進行多次重復裝載,存在冗余內(nèi)存訪問的問題,通過循環(huán)展開壓緊的優(yōu)化方法,實現(xiàn)對向量寄存器的重用,有效減少了內(nèi)存訪問量。 課題研究的向量識別與自動向量化系統(tǒng)SW-VEC在課題實驗平臺上進行測試。通過對gcc-vect和Callahan-Dongarra-Levine測試集的測試,表明SW-VEC在結構體數(shù)組方面的向量識別能力不弱于INTEL11.0編譯器;通過對SPEC CPU2000浮點測試集和NPB3.2-SER標準測試集的測試,表明課題研究優(yōu)化技術的正確性和有效性。
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TP332

【參考文獻】

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本文編號：2740622