发掘函数级单指令多数据向量化的方法

来源：计算机应用杂志2017年第8期北京时间：

作者：李颖颖, 高伟, 高雨辰, 翟胜伟, 李朋远

单位：1. 数学工程与先进计算国家重点实验室, 郑州 450002;2. 信息工程大学, 郑州 450002;3. 中国电子科技集团公司 第二十七研究所, 郑州 450047;4. 北京跟踪与通信技术研究所, 北京 100094

摘要：当前面向单指令多数据（SIMD）扩展部件的两类向量化方法分别是循环级向量化方法和超字级并行（SLP）方法。针对当前编译器不能实现函数级向量化的问题，提出一种基于静态单赋值的函数级向量化方法。该方法首先分析程序的变量属性，然后利用一组包括向量函数子句、一致子句、线性子句等编译指示子句指导编译器实现函数级向量化，最后利用变量属性结果对向量化代码进行了优化。从多媒体和图像处理领域选择部分测试用例对所提的函数级向量化的功能和性能在国产申威平台上进行测试，与程序串行执行相比，采用函数级向量化后程序的执行效率更高。实验结果表明函数级向量化可以取得类似任务级并行的加速效果，该方法可以指导自动函数级向量化的实现。

关键词：单指令多数据扩展,并行性,函数级向量化,编译指示,静态单赋值