基于动态规划的自动向量化方法

发布时间：2018-06-05 19:25

  本文选题：自动向量化 + 动态规划　； 参考：《北京理工大学学报》2017年05期

【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%.
[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.
【作者单位】： 西安微电子技术研究所;
【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)
【分类号】：TP301.6;TP314

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本文编号：1983150