基于动态规划的自动向量化方法

摘要：

由于SLP自动向量化算法使用的启发式策略会丢失一定的向量化机会,本文提出一种基于动态规划的自动向量化方法DPSLP,该方法采用比SLP更加激进的策略在基本块内寻找候选的SIMD指令分组,依据动态规划方程计算指令分组的代价并从众多指令分组中选择最优的分组进行向量化转换.实验结果显示,DPSLP与SLP相比测试程序的运行时间平均减少了8％,静态指令代价平均减少10％,平均向量宽度增加66.4％.

关键词：自动向量化、动态规划、指令代价

所属期刊栏目：37

分类号：TP314(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委重大专项基金资助项目2014ZX01020-003;国家自然科学基金资助项目61136002

在线出版日期：2017-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：544-550