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- 一种向量化知识库建设方法及装置
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- 一种SLP自动向量化方法、装置及电子设备
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- 一种基于指令MKS的自动向量化代价模型
- 2024年
- 自动向量化代价模型是编译器进行自动向量化优化时的重要组成部分,其作用是评估代码在应用向量化转换后能否获得性能提升。当代价模型不准确时,编译器会应用负收益的向量化转换,从而降低程序的执行效率。针对GCC编译器默认代价模型的不精确问题,以Intel Xeon Silver 4214R CPU为平台,提出了一种基于指令MKS的自动向量化代价模型。该模型充分考虑了指令的机器模式、运算类型以及运算强度等,并使用梯度下降算法自动搜索不同指令类型的近似代价。在SPEC2006以及SPEC2017上进行了单线程测试,实验结果表明,该模型能够减少收益评估错误的情况。与默认代价模型生成的向量程序相比,GCC编译器添加MKS代价模型后,在SPEC2006课题上最高获得了4.72%的提速,在SPEC2017课题上最高获得了7.08%的提速。
- 王震聂凯韩林
- 关键词：GCC编译器自动向量化梯度下降
- 面向向量化部件的并行随机数生成方法
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- 本发明提供一种基于重排指令融合的编译自动向量化方法，包括：初始化一向量数据流；收集一个基本块中的Store指令，并按照访问的数据类型以及地址连续性来分组，形成若干个Store指令组；以所有Store指令组作为种子指令组加...
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- 一种基于数据库内推理的数据向量化检索方法和装置
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- 将标量化程序转换为向量化程序的方法、系统及相关设备
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