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公开(公告)号：CN106502631B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610908509.5
申请日：2016-10-18
IPC分类号： G06F9/38
摘要： 本发明属于高性能计算技术领域，特别涉及一种针对循环倾斜变换优化的处理方法，首先进行依赖分析，分析改程序适合循环倾斜优化；其次，针对循环倾斜对数组重新布局，改善数据局部性，使其易于向量化操作；最后，实现非满载向量操作，本发明解决了循环倾斜变换中，并行执行部分的数据离散，数据局部性差，且不易于向量化的问题。针对循环倾斜变化，依次进行数据依赖分析、循环倾斜变换、数据重组、非满载向量操作实现，有效提升循环倾斜变换程序运行效率和执行性能，实现了对循环倾斜变换的优化。最后选择wavefront程序进行测试，优化后，程序计算可以获得平均10.73倍的加速效果。
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公开(公告)号：CN106502631A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610908509.5
申请日：2016-10-18
IPC分类号： G06F9/38
摘要： 本发明属于高性能计算技术领域，特别涉及一种针对循环倾斜变换优化的处理方法，首先进行依赖分析，分析改程序适合循环倾斜优化；其次，针对循环倾斜对数组重新布局，改善数据局部性，使其易于向量化操作；最后，实现非满载向量操作，本发明解决了循环倾斜变换中，并行执行部分的数据离散，数据局部性差，且不易于向量化的问题。针对循环倾斜变化，依次进行数据依赖分析、循环倾斜变换、数据重组、非满载向量操作实现，有效提升循环倾斜变换程序运行效率和执行性能，实现了对循环倾斜变换的优化。最后选择wavefront程序进行测试，优化后，程序计算可以获得平均10.73倍的加速效果。
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公开(公告)号：CN106020773B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201610320899.4
申请日：2016-05-13
摘要： 本发明属于高性能计算技术领域，具体的涉及一种异构众核架构中有限差分算法的优化方法，在基于众核加速器(MIC)与多核通用处理器(CPU)相结合的混合异构高性能计算机系统中，对有限差分算法使用三步递进优化法进行优化：主要包括基本优化法、并行优化法和异构协同优化法。本发明的有益效果是：应用三步递进优化法解决有限差分算法从多核系统到异构众核系统时由跨越式访存、可并行执行绪不足带来的计算性能低、并行效果差的问题，是一种具有高效性、可扩展性的优化方法，通过分支消除、循环展开、不变量外提等基本优化法削减计算强度并为向量化扫除障碍；通过分析数据依赖，循环分块，使用向量指令集改写核心算法等并行优化法，充分利用众核处理器多线程、长向量的机制。
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公开(公告)号：CN106020773A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610320899.4
申请日：2016-05-13
摘要： 本发明属于高性能计算技术领域，具体的涉及一种异构众核架构中有限差分算法的优化方法，在基于众核加速器(MIC)与多核通用处理器(CPU)相结合的混合异构高性能计算机系统中，对有限差分算法使用三步递进优化法进行优化：主要包括基本优化法、并行优化法和异构协同优化法。本发明的有益效果是：应用三步递进优化法解决有限差分算法从多核系统到异构众核系统时由跨越式访存、可并行执行绪不足带来的计算性能低、并行效果差的问题，是一种具有高效性、可扩展性的优化方法，通过分支消除、循环展开、不变量外提等基本优化法削减计算强度并为向量化扫除障碍；通过分析数据依赖，循环分块，使用向量指令集改写核心算法等并行优化法，充分利用众核处理器多线程、长向量的机制。
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