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SIMD自动向量识别及代码调优技术研究

目录第4-7页
表目录第7-8页
图目录第8-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第15-29页
    1.1 课题研究背景第15-17页
    1.2 课题研究内容第17-21页
        1.2.1 课题来源第17页
        1.2.2 课题研究重点第17-21页
    1.3 相关研究工作第21-26页
        1.3.1 SIMD 多媒体扩展第21-23页
        1.3.2 自动向量化方法第23-24页
        1.3.3 SIMD 编译优化技术第24-25页
        1.3.4 交互式并行化技术第25-26页
    1.4 论文的主要工作和创新第26-28页
    1.5 论文结构第28-29页
第二章 SIMD 向量化预优化技术研究第29-49页
    2.1 SIMD 向量化预优化过程第29-30页
        2.1.1 确定候选向量化循环第29-30页
        2.1.2 数据连续性及对齐优化第30页
    2.2 连续性识别与优化方法第30-33页
        2.2.1 数组访问连续性判别方法第30-31页
        2.2.2 连续性优化方法第31-33页
    2.3 数组对齐分析与优化方法第33-37页
        2.3.1 循环变换第34-35页
        2.3.2 数据变换第35-37页
    2.4 结构体优化变换第37-42页
        2.4.1 结构体数据重组方法第38-39页
        2.4.2 结构体重排算法思想第39-41页
        2.4.3 结构体重排算法描述第41-42页
    2.5 指针的连续与对齐性分析第42-44页
    2.6 测试结果及分析第44-48页
        2.6.1 连续与对齐优化前后的向量化识别率测试第45-46页
        2.6.2 结构体重排的性能测试第46页
        2.6.3 指针对齐的向量化识别率测试第46-48页
    2.7 相关研究和现状第48页
    2.8 本章小结第48-49页
第三章 SIMD 向量化依赖关系分析及循环变换第49-69页
    3.1 数组数据依赖关系分析第49-53页
        3.1.1 问题的提出第49-50页
        3.1.2 数据依赖关系第50-51页
        3.1.3 循环中的数组数据依赖关系分析第51-52页
        3.1.4 下标划分与单下标依赖测试第52-53页
        3.1.5 线性仿射函数的极值第53页
    3.2 基于依赖距离和向量化因子的 SIMD 向量化依赖关系分析第53-58页
        3.2.1 算法思想第53-57页
        3.2.2 算法描述第57页
        3.2.3 实例分析第57-58页
    3.3 基于 SIMD 依赖关系分析的循环变换第58-61页
        3.3.1 不可向量化循环与可向量化循环第58-60页
        3.3.2 循环分布算法第60-61页
        3.3.3 实例分析第61页
    3.4 含控制流语句的 SIMD 向量化第61-65页
        3.4.1 问题的提出第62-63页
        3.4.2 基于控制依赖图的 SIMD 向量化算法思想第63页
        3.4.3 算法描述第63-64页
        3.4.4 实例分析第64-65页
    3.5 测试结果及分析第65-67页
    3.6 相关研究和现状第67页
    3.7 本章小结第67-69页
第四章 SIMD 向量化并行性发掘及性能优化第69-93页
    4.1 SIMD 向量化并行性代价收益计算第69-75页
        4.1.1 问题的提出第69-70页
        4.1.2 针对程序变换的代价收益计算第70-74页
        4.1.3 针对基本块的代价收益计算第74-75页
    4.2 增强向量寄存器的重用第75-86页
        4.2.1 向量寄存器数据重用技术第76-78页
        4.2.2 循环交换方法第78-82页
        4.2.3 循环展开压紧方法第82-84页
        4.2.4 测试结果及分析第84-86页
    4.3 向量与标量混合并行方法第86-91页
        4.3.1 问题的提出第86-87页
        4.3.2 对齐的影响第87-89页
        4.3.3 针对向量与标量混合并行的分段展开算法第89-90页
        4.3.4 测试结果及分析第90-91页
    4.4 相关研究和现状第91-92页
    4.5 本章小结第92-93页
第五章 基于交互的向量化代码性能调优第93-115页
    5.1 问题的提出第93-94页
    5.2 交互式向量化调优过程第94-95页
    5.3 向量化交互调优界面设计第95-98页
    5.4 反馈式性能调优第98-106页
        5.4.1 插桩并试运行第99-102页
        5.4.2 反馈与交互调优第102-104页
        5.4.3 实例分析第104-106页
    5.5 向量化编译指示语句第106-110页
        5.5.1 对指示语句的处理过程第107页
        5.5.2 向量化编译指示语句格式第107-108页
        5.5.3 向量化编译指示语句分类第108-110页
    5.6 测试结果及分析第110-113页
    5.7 相关研究和现状第113-114页
    5.8 本章小结第114-115页
第六章 综合测试结果及分析第115-121页
    6.1 实验平台第115页
    6.2 测试方法第115-116页
    6.3 测试用例介绍第116页
    6.4 测试结果及分析第116-120页
    6.5 本章小结第120-121页
第七章 全文总结第121-123页
    7.1 本文工作总结第121-122页
    7.2 下一步工作第122-123页
参考文献第123-131页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第131-133页
致谢第133页

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