基于區(qū)域劃分的跨基本塊SLP向量化技術(shù)

摘要： 自動向量化作為發(fā)掘數(shù)據(jù)級并行性、提升程序性能的重要方式，被廣泛應(yīng)用于主流編譯器中。超字級向量化(Superword-Level Parallelism, SLP)專注于發(fā)掘相鄰?fù)瑯?gòu)語句級別的數(shù)據(jù)并行性檢測并聚合標量指令生成向量指令。然而，傳統(tǒng)的SLP框架在發(fā)掘跨基本塊的語句向量化時能力不足，特別是當連續(xù)的可向量化指令被基本塊邊界分割時，SLP分析無法有效發(fā)掘潛在的向量化語句。針... （共9頁）