Automatic SIMD Vectorization of SSA-based Control Flow Graphs
Automatic SIMD Vectorization of SSA-based Control Flow Graphs
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基于 SSA 的控制流图的自动 SIMD 矢量化
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Karrenberg
中科院分区：
文献类型：
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作者：
R. Karrenberg
Ralf Karrenberg 提出了全函数矢量化 (WFV)，这种方法允许编译器使用 SIMD 指令自动创建利用数据并行性的代码。粒子模拟、股票期权价格估计或视频解码等数据并行应用需要对大量数据执行相同的计算。如果没有 WFV，一个处理器核心将执行数据并行函数的单个实例。 WFV 将函数转换为使用 SIMD 指令同时执行多个实例。作者描述了一种高级 WFV 算法，其中包括各种分析和代码生成技术。他表明，这种方法可以提高各种用例中生成代码的性能。
Ralf Karrenberg presents Whole-Function Vectorization (WFV), an approach that allows a compiler to automatically create code that exploits data-parallelism using SIMD instructions. Data-parallel applications such as particle simulations, stock option price estimation or video decoding require the same computations to be performed on huge amounts of data. Without WFV, one processor core executes a single instance of a data-parallel function. WFV transforms the function to execute multiple instances at once using SIMD instructions. The author describes an advanced WFV algorithm that includes a variety of analyses and code generation techniques. He shows that this approach improves the performance of the generated code in a variety of use cases.
DOI：
10.1145/2503210.2503268
发表时间：
2013-11
期刊：
2013 SC - International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC)
影响因子：
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作者：
A. Magni;Christophe Dubach;M. O’Boyle
通讯作者：
A. Magni;Christophe Dubach;M. O’Boyle