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當前面向單指令多數據（ SIMD）擴展部件的兩類向量化方法分別是循環級向量化方法和超字級并行（SLP）方法。針對當前編譯器不能實現函數級向量化的問題，提出一種基于靜態單賦值的函數級向量化方法。該方法首先分析程序的變量屬性，然后利用一組包括向量函數予句、一致子句、線性子句等編譯指示予句指導編譯器實現函數級向量化，最后利用變量屬性結果對向量化代碼進行了優化。從多媒體和圖像處理領域選擇部分測試用例對所提的函數級向量化的功能和性能在國產申威平臺上進行測試，與程序串行執行相比，采用函數級向量化后程序的執行效率更高。實驗結果表明函數級向量化可以取得類似任務級并行的加速效果，該方法可以指導自動函數級向量化的實現。
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