Matrix2可擴展向量化編譯方法的設計與實現.pdf

1、Matrix2是一款具有VLIW和SIMD特征的高性能DSP，能夠有效地支持指令級并行和數據級并行，可以應用于無線通信和科學計算等數據運算密集型領域。
　　Matrix2體系結構中包括向量處理部件(VPU)和標量處理部件，VPU是一種可擴展向量運算簇結構。Matrix2包含130多條向量指令，現有的向量化編譯方法不能滿足Matrix2體系結構和指令集特點。為了更好的發(fā)揮Matrix2的體系結構優(yōu)勢，并充分利用Matrix2體系結構

2、中向量運算簇靈活可擴展的特點，論文設計并實現了支持Matrix2體系結構的可擴展向量化編譯方法。
　　論文首先對當前向量化編譯研究現狀進行了分析，研究了國內外各主流編譯器向量化解決方法。然后結合 Matrix2獨特的體系結構和指令集特點，分析了在Matrix2編譯器實現向量化編譯方法的難點。在此基礎上，論文選擇 GCC4.7.0作為平臺，對Matrix2可擴展向量化編譯方法進行了設計和實現。論文的主要工作包括三個方面：
　　

3、1.論文對GCC中的自動向量化機制進行了分析，并在充分研究GCC的自動向量化優(yōu)化遍處理過程的基礎上，實現了支持 Matrix2的自動向量化算法，為Matrix2編譯器搭建了特定的支持SIMD擴展的向量化后端環(huán)境，在Matrix2編譯器上實現了部分向量指令的自動向量化映射。
　　2.考慮到自動向量化的局限性，本文基于intrinsics設計并實現了支持Matrix2可擴展向量運算簇的向量化編譯方法。該方法從降低功耗、數據重組和特殊應

4、用的角度對Matrix2向量化編譯方法進行了優(yōu)化實現，能夠對VPE個數可配置特點進行支持，實現了編譯器的并行處理寬度的自適應調節(jié)功能。并實現了特殊指令的一對多映射支持，增加了靈活性。
　　3.隨著高性能科學計算的廣泛應用，Matrix2 DSP應用于高性能科學計算的能力顯得十分重要。論文使用Matrix2可擴展向量化編譯方法，在Matrix2上對矩陣乘法算法進行了向量化。實驗結果分析表明使用本文設計實現的向量化編譯方法，Matri