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面向非多媒体程序的SIMD向量化方法及优化技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
图目录第12-14页
表目录第14-15页
第1章 绪论第15-35页
   ·研究背景第15-22页
     ·SIMD扩展及其应用第15-18页
     ·SIMD扩展上的向量化方法第18-21页
     ·非多媒体程序对SIMD向量化方法提出新的挑战第21-22页
   ·相关工作第22-30页
     ·传统的向量化方法第22-24页
     ·超字并行第24-26页
     ·对齐分析和优化第26-28页
     ·其他第28-30页
   ·课题研究内容第30-33页
     ·课题意义第30页
     ·课题主要研究和创新第30-31页
     ·课题研究平台第31-33页
   ·论文结构第33-35页
第2章 非多媒体应用的程序特征第35-53页
   ·SPEC CPU2000测试集合第35页
   ·各种编译器对SPEC CPU2000的自动向量化第35-38页
   ·SPEC CPU2000的核心循环特征第38-52页
     ·核心循环的向量化特征第38-40页
     ·影响SIMD向量化的四大要素第40-41页
     ·被向量化的核心循环的特征第41-43页
     ·未被向量化的核心循环的特征第43-52页
   ·小结第52-53页
第3章 传统向量化方法的改进第53-81页
   ·研究动机第53-54页
   ·对比相关工作第54-55页
   ·改进算法的实现框架第55-59页
     ·算法思想第55-56页
     ·实现框架第56-59页
     ·面临的难题第59页
   ·SIMD并行性分析第59-62页
     ·构造语句依赖图第59-61页
     ·SIMD并行性分析第61-62页
   ·SIMD收益分析第62-71页
     ·基本块做为分析单位第62-63页
     ·基本块并行性方案选择第63-64页
     ·SIMD的代价模型第64-71页
   ·SLP和VP相结合的算法第71-74页
     ·部分SLP向量化第71-72页
     ·选取候选语句第72页
     ·SLP向量化策略第72-74页
   ·SIMD向量化变换第74-76页
     ·循环结构变换第74页
     ·SIMD操作的生成第74-76页
   ·测试结果和分析第76-79页
   ·小结第79-81页
第4章 基于局部数据重组的SIMD向量化方法第81-105页
   ·研究动机第81-83页
   ·对比相关工作第83-85页
   ·算法的实现框架第85-88页
     ·算法的核心思想第85页
     ·实现的框架第85-86页
     ·面临的难题第86-88页
   ·合法性分析第88-89页
   ·收益性分析第89-97页
     ·向量化收益第90-91页
     ·局部数据重组的收益分析第91-97页
   ·重组方案第97-99页
     ·基本方案第97-98页
     ·调整方案第98-99页
   ·重组变换第99-100页
   ·测试结果和分析第100-104页
   ·小结第104-105页
第5章 SIMD向量化的预优化第105-121页
   ·研究动机第105页
   ·对比相关工作第105-106页
   ·选择适当的循环第106-109页
     ·判断条件第106-107页
     ·测试结果第107-109页
     ·结论第109页
   ·对齐分析和优化第109-118页
     ·对齐分析第110-113页
     ·对齐优化第113-116页
     ·测试结果第116-118页
     ·结论第118页
   ·小结第118-121页
第6章 结束语第121-125页
   ·全文总结第121-123页
   ·未来的研究方向第123-125页
参考文献第125-129页
在读期间完成的学术论文第129-131页
在读期间参加的研究项目第131-133页
致谢第133页

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