基于Profile信息的连续性分析算法及其优化

摘要：

在Open64编译框架基础上,提出一种基于Profile信息的循环内数据访问连续性分析算法及其向量化优化方法.采用反馈式编译优化技术,获取程序运行时的连续性Profile信息,通过结构体剥离和数据重组方法实现程序向量化.实验结果表明,该算法针对不规则程序代码,可提供更精确的向量化信息,提高程序的向量化程度.

关键词：向量化识别、反馈式编译、连续性分析、Profile信息、Open64编译框架、数据重组

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：“核高基”重大专项“支持国产CPU的编译系统及工具链”分课题“自动并行化与二进制翻译系统”2009ZX01036-001-001-2

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31