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SIMD编译优化方法研究

目录第1-5页
插图目录第5-6页
表目录第6-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 引言第11-20页
 §1.1 多媒体应用第11-13页
 §1.2 SIMD多媒体扩展——基于寄存器的向量化计算第13-17页
 §1.3 SIMD扩展的实际应用第17-18页
 §1.4 本文的工作第18-19页
 §1.5 全文结构第19-20页
第二章 编译优化中的向量化方法第20-35页
 §2.1 数据的依赖关系分析第20-28页
  §2.1.1 循环中的数据依赖关系第23-26页
  §2.1.2 依赖关系的GCD分析方法第26-28页
 §2.2 向量化代码生成第28-30页
 §2.3 反相关与输出相关的消除第30-32页
 §2.4 标量扩张第32-33页
 §2.5 循环条块化第33-35页
第三章 向量化方法在SIMD优化中所遇到的障碍第35-45页
 §3.1 BERKELEY MULTIMEDIA WORKLOAD第35-36页
 §3.2 数组与指针的应用第36-38页
 §3.3 循环的手工展开第38-39页
 §3.4 高级语言标准与SIMD扩展的冲突第39-42页
  §3.4.1 整数扩展规则第39-40页
  §3.4.2 饱和计算模式第40-42页
 §3.5 映射表第42-43页
 §3.6 SIMD扩展的缺陷第43页
 §3.7 小结第43-45页
第四章 SIMD编译优化的基本功能第45-53页
 §4.1 识别复合计算第46-49页
 §4.2 消除条件跳转第49-50页
 §4.3 数据引用方式变换第50-53页
第五章 有效位分析第53-59页
 §5.1 SIMD指令并行度与相关优化研究第53页
 §5.2 针对SIMD代码并行度的深入优化第53-54页
 §5.3 深入优化分析与有效位区间第54-55页
 §5.4 有效位分析方法第55-58页
 §5.5 有效位分析与位宽分析比较第58-59页
第六章 溢出控制第59-67页
 §6.1 SIMD构架与INTEGER PROMOTION造成的额外开销第59-60页
 §6.2 封闭模式下的溢出控制方法第60-63页
  §6.2.1 基本表达式变换第60-62页
  §6.2.2 表达式化简第62-63页
 §6.3 饱和模式下的溢出控制方法第63-67页
  §6.3.1 条件结合律第63-64页
  §6.3.2 基于条件结合率的表达式变形第64-65页
  §6.3.3 溢出控制第65-66页
  §6.3.4 值域检查第66-67页
第七章 其他优化方法第67-84页
 §7.1 周期常量展开第67-73页
  §7.1.1 周期常量识别的差分方程方法第68-71页
  §7.1.2 差分方程有周期解的充分条件第71-72页
  §7.1.3 周期常量识别与优化第72-73页
 §7.2 SIMD编译优化中的一阶线性递归第73-81页
  §7.2.1 一阶线性递归计算第73-75页
  §7.2.2 基于交换律与结合律的一阶线性递归计算向量化第75-77页
  §7.2.3 饱和计算模式第77-78页
  §7.2.4 一阶线性递归饱和计算的向量化第78-81页
 §7.3 函数嵌入第81-83页
 §7.4 串行优化方法第83-84页
第八章 系统实现第84-89页
 §8.1 SIMD编译优化的实现第85-87页
 §8.2 源到源的编译器AGASSIZ第87-89页
第九章 实验与数据第89-98页
 §9.1 实验的系统平台第89-90页
 §9.2 GCC3.5-V的SIMD优化效果第90-91页
 §9.3 AGASSIZ的SIMD优化效果第91-94页
 §9.4 单项SIMD优化效果第94-97页
  §9.4.1 Adpcm中的SIMD编译优化第94-96页
  §9.4.2 G721/723中的SIMD编译优化第96-97页
 §9.5 小结第97-98页
第十章 总结与展望:第98-102页
 §10.1 创新与贡献第99-100页
 §10.2 将来的研究方向第100-102页
参考文献第102-111页
发表文章目录第111-112页
致谢辞第112-113页

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