控制流SIMD向量化方法
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SIMD擴展部件是近年來集成到通用處理器中的加速部件，旨在發掘多媒體和科學計算等程序的數據級并行．控制依賴給發掘程序中的數據級并行帶來了阻礙，當前，無論基于loop-based還是SLP的控制流向量化方法都需要if轉換，而沒有考慮循環內蘊含的向量并行度，導致生成的向量代碼效率較低．此外，不精確的代價模型指導控制流向量化，同樣導致生成的向量代碼效率較低．為此，提出了改進的控制流SIMD向量化方法，首先，提出了含有控制依賴的循環分布算法，分離循環的可向量化部分和不可向量化部分，同時考慮分布時數據的局部性：其次，提出了一種直接向量化控制流的方法，該方法考慮了基本塊間的向量重用：最后，利用精確的代價模型指導超字選擇指令和超字條件分支指令的生成．實驗結果表明：與現有的控制流向量化方法相比。改進方法生成的向量代碼性能提高了24%．
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