本文選題：自動向量化 + 動態(tài)規(guī)劃��； 參考：《北京理工大學(xué)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：由于SLP自動向量化算法使用的啟發(fā)式策略會丟失一定的向量化機會,本文提出一種基于動態(tài)規(guī)劃的自動向量化方法DPSLP,該方法采用比SLP更加激進的策略在基本塊內(nèi)尋找候選的SIMD指令分組,依據(jù)動態(tài)規(guī)劃方程計算指令分組的代價并從眾多指令分組中選擇最優(yōu)的分組進行向量化轉(zhuǎn)換.實驗結(jié)果顯示,DPSLP與SLP相比測試程序的運行時間平均減少了8%,靜態(tài)指令代價平均減少10%,平均向量寬度增加66.4%.
[Abstract]:Because the heuristic strategy used in SLP automatic vectorization algorithm will lose some vectorization opportunity, This paper presents an automatic vectorization method based on dynamic programming, DPSLP, which uses a more radical strategy than SLP to find candidate SIMD instruction groups in basic blocks. According to the dynamic programming equation, the cost of instruction packet is calculated and the optimal packet is selected from many instruction packets for vectorization. The experimental results show that the average running time of the test program is reduced by 8%, the static instruction cost is reduced by 10%, and the average vector width is increased by 66.4% compared with SLP.
【作者單位】： 西安微電子技術(shù)研究所;
【基金】：國家部委重大專項基金資助項目(2014ZX01020-003) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61136002)
【分類號】：TP301.6;TP314

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本文編號：1983150