面向向量化的局部数据重组
目前,利用微处理器的多媒体扩展对非多媒体程序的向量化已成为提高程序性能的一个重要手段.然而,和多媒体程序相比,非多媒体程序存在大量的非连续和非对齐的数据引用方式,严重影响程序的向量化发掘和向量化性能.提出一种新的向量化方法-基于局部数据重组的向量化技术(.通过改变局部数据的布局,将循环中不连续的数据引用变为连续的数据引用,进而完成对循环的向量化;并对数据引用作对齐分析和对齐优化,从而提高程序的向量化性能.以SPEC CPU2000浮点测试集为例,该方法不仅可以向量化对于ICC编译器无法向量化的程序,而且对这些程序都有很好的性能提升,在当前的测试环境下某些程序性能最高可提高241.6%.
向量化、数据重组、对齐分析、对齐优化、SIMD
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目2007AA01Z110;国家"九七三"重点基础研究发展规划基金项目2005CB321602
2009-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1528-1534
