基于Itanium处理器的密码算法实现

使用ItaniumCompiler7.0编译器对现有分组密码算法的C语言实现进行编译得到汇编代码,在对这些汇编代码进行分析时可以发现编译器并没有充分利用Itanium处理器提供的资源。针对这一问题,该文提出了在Itanium处理器上有效实现常用密码算法的方法,主要是利用Itanium处理器指令集中提供的SIMD指令提高处理的并行性,并探讨了Itanium处理器SIMD指令的使用方法。     

多媒体处理器的SIMD代码生成

通用处理器的SIMD（Single Instruction Multiple Data）多媒体扩展，为提高多媒体应用的性能提供了新的体系结构支持。但目前编译技术对这类指令不能提供很好的支持。本文提出了一个新的SIMD指令生成算法，基于把编译器前端的程序分析和编译器后端的机器信息相结合的思想，采用扩展的treeparsing技术，有效识别程序中的并行操作以生成SIMD指令。基于SUIF（Stanford University Intermediate Format）编译器框架的实验表明，针对一组多媒体kernel，本文提出的算法可平均减少其非SIMD代码47％的cycles。     

典型编译器自动向量化效果评估与分析

SIMD(Single-Instruction-Multiple-Data)体系结构在现代处理器体系结构中扮演重要的角色。多种国产高性能通用处理器也大都实现了SIMD结构。SIMD体系结构提供了短向量数据并行处理能力,编译器自动向量化是应用程序获得性能提升的主要手段之一。使用成熟的支持SIMD的商用处理器平台评估典型编译器自动向量化的效果,对于处理器体系结构的设计以及编译器的分析和设计非常有益。采用SPECCPU2006和SPECOMPM2001基准测试程序,评估了典型编译器(包括Intel编译器、PGI编译器和GCC编译器)的自动向量化的效果。并且以产品级的开源编译器GCC为目标,用手工编写的程序片段(主要是多种类型的循环结构)评估了当前GCC编译器自动向量化的效果,并深入分析了GCC编译器中现有的自动向量化的能力和局限。此项工作为进一步研发高效的编译器自动向量化提供了有价值的参考。     

基于数据对齐属性指导的GCC自动向量化优化

主流通用处理器都已经实现了多核并行以及处理器核内的SIMD并行。虽然GCC编译器实现了面向SIMD并行的自动向量化,但是编译器针对OpenMP并行程序的自动向量化效果仍很不理想。针对多线程并行的OpenMP程序,基于GCC的OpenMP编译实现,扩展了数据对齐属性指导语句,使编译器在自动向量化时能够进行更准确的数据对齐与否的判断,优化了GCC编译器的自动向量化。     

基于GCC实现飞腾处理器向量处理单元的编译器后端

编译器后端是针对特定目标机器的编译器实现,不同的指令集体系结构需要实现不同的编译器后端。面向飞腾处理器中向量处理单元(FT-VPU)的体系结构和指令集,基于GCC编译器实现了编译器后端,使GCC能够正确编译面向FT-VPU的SIMD指令的内嵌函数。从四路双精度SIMD指令的机器描述出发,总结了在GCC后端所做的实现工作。其对基于GCC编译器实现面向特定目标机器的编译器后端有较大的参考价值。     

分簇VLIW DSP上支持单双字模式选择的SIMD编译优化

BWDSP100是一款采用超长指令字(VLIW)和单指令多数据流(SIMD)架构的针对高性能计算领域而设计的32位静态标量数字信号处理器,其指令级并行(ILP)主要是通过其特殊的分簇体系结构和SIMD指令来实现,然而现有的编译框架无法对这些特殊的SIMD指令提供支持。由于BWDSP100拥有丰富的SIMD向量化资源,且其所运用的雷达数字信号处理领域对程序的性能要求极高,因此针对BWDSP100结构的特点,在传统Open64编译器中SIMD编译优化框架的基础上提出并实现了一种支持单双字模式选择的SIMD编译优化算法,通过该算法可以显著提高一些在DSP上有着广泛运用计算密集型程序的性能。实验结果表明,与优化前相比,该算法方案在BWDSP编译器上的实现能够平均取得5.66的加速比。     

面向RISC-V处理器的GCC移植与优化

嵌入式RISC-V处理器交叉开发生成高质量目标代码的关键是GCC的移植与优化.分析GCC的基本结构和RISC-V体系结构的数据与指令特点,建立GCC后端移植机制,采用机器描述方法,生成32位riscv-none-embed-gcc编译器,实现RISC-V处理器的GCC移植,设计强度削弱的窥孔优化方法解决中间代码生成过程中CPU计算代价高的问题.验证与测试结果表明编译器编译正确并具有通用功能,优化后编译生成的目标代码体积减少约11％,提高了目标代码质量,节省了嵌入式处微理器的存储空间.     

分簇结构超长指令字DSP编译器的设计与实现

超长指令字（VLIW）是高端DSP普遍采用的体系结构。VLIW DSP在硬件上没有调度和冲突判决的机制，其性能的发挥完全依靠编译嚣的优化效果．基于可重定向编译基础设施IMPACT，为分簇VLIW DSP YHFT—D4设计与实现了优化编译器．其中着重讨论了可重定向信息的定义、代码注释、SIMD指令的支持、分簇寄存器分配以度指令级并行开发和资源冲突解决等内容．实验结果表明该编译器可以达到较好的优化效果．     

一种支持SIMD指令的表驱动的代码选择技术

代码选择在编译器的代码产生阶段是一个十分重要的任务,它的目标就是在与机器无关的中间表示代码和与处理器相关的机器指令之间寻找一种高效的映射方法。为了支持DSP处理器的SIMD指令,在传统的基于数据流树中间表示的代码选择算法的基础上,提出一种基于数据流图（DFG）的代码选择技术,它能在最大限度地挖掘和利用SIMD指令的基础上寻求对整个DFG的最优覆盖。     

重定向编译器的研究进展和趋势

在软硬件协同设计中,常常需要改变嵌入式处理器的体系结构,并评价其对系统各种优化目标的影响,以便产生高效的目标代码。可重定向编译技术正好能满足这一需求。可重定向编译器和传统编译嚣之间的本质区别在于前者要求编译器代码尽可能重用,以便辅助体系结构设计者探索设计空间。本文综述了已有的主要可重定向编译技术,并指出了所遇到的问题和困难。     

面向SIMD机器的全局自动数据分割

提出了一种面向ＳＩＭＤ机器的全局数据自动分割算法,该算法能处理多个非紧嵌折循环嵌套,并且数组下标存取为循环变量的线性式,首先通过数据与迭代映射抽象了计算中的通信方式,然事提出识别规则模式通信模式的形式比条件,接着建立包含对准信息和相应通信开销的数据迭代图,并在数据迭代图的基础上提出了一个启发式算法来计算较优的数据分布和迭代分布,以优化处理单元之间的通信开销,通过发析多个循环嵌套所涉及的多个数组映和     

基于GCC的高性能DSP Matrix向量指令集扩展

自动向量化技术是编译器提高程序并行性的优化方法。随着支持SIMD结构处理器的计算平台的广泛应用,自动向量化技术也成为编译器技术研究的热点。GCC编译器是一种开源、跨平台的编译器。本文基于GCC内部自动向量化算法,结合Matrix芯片的体系结构和指令集特点,完成了Matrix向量指令集在GCC后端扩展,实现了基本的自动向量化支持。测试结果表明,扩展后的编译器能够支持Matrix向量指令集,进行基本的自动向量化,同时支持以内建函数方式开发基于Matrix的并行程序。     

面向多簇架构DSP的树匹配向量化算法

BWDSP是针对高性能计算设计的一款新型的处理器, 采用多簇超长指令字体系结构和SIMD架构, 有丰富的指令集. 为充分利用BWDSP提供的向量化资源, 迫切需要提出一种向量化算法. 本文在open64基础上研究并实现了面向多簇超长指令字(VLIW)DSP的SIMD编译优化算法. 算法基于OPEN64的中间语言WHIRL, 能够充分地利用BWDSP丰富的硬件资源和向量化指令. 最终实验结果表明, 对于能够合成双字和单字的循环程序, 该优化算法能够平均取得6倍和4倍的加速比.     

魂芯DSP上复数类型的支持和优化

魂芯DSP是一款采用VLIW和SIMD架构的针对高性能计算领域而设计的32bit静态标量数字信号处理器.为了满足数字高性能计算的性能要求,魂芯DSP提供了丰富的复数指令,而编译器不能直接利用这些复数指令来提升编译性能.因此针对魂芯DSP芯片提供了大量的复数类操作指令的特点,在传统开源编译器Open64的编译框架基础上进行研究,实现了复数作为编译器基础类型和复数运算操作的支持.同时,通过识别特定的复数类操作的模式利用魂芯DSP上的复数类指令对程序编译优化.实验结果表明,该实现方案在魂芯DSP编译器上对复数程序优化后能够取得平均5.28的加速比.     

二维SIMD结构的低功耗调度

针对二维SIMD结构,提出一种可以动态关闭空转部件且结合编译器、指令集和体系结构支持的低功耗调度算法,其中包括编译器优化二维SIMD指令,功耗指令发出部件开关信号,系统接收信号并执行。采用对不同功能单元分别调度的方式和部件局部化的方法。在模拟器上的实验结果表明该方法可以节省整个系统约15％的能量消耗。     

GCC后端中四路双精度短向量寄存器的实现

设计和实现一个新的产品化的编译器通常需要几年时间。基于已有的编译器进行修改和扩展,是研发面向新体系结构的编译器的主要途径。GNU编译器集合(GCC)支持多种高级语言和多种目标处理器平台、文档及源代码开放等。基于GCC的Sparc后端,实现了支持四路双精度SIMD指令的四路双精度短向量寄存器的描述。在此过程中,定义了新的目标机,扩充了一类向量模式,定义了一类新的寄存器约束,实现了四路双精度寄存器的描述,定义了四路双精度SIMD指令的机器描述。对于面向此类SIMD指令的内嵌函数,GCC编译器能够正确使用该类向量寄存器来生成对应的SIMD指令。     

Optimization techniques for SIMD Fortran compilers

SIMD computer systems offer tremendous potential speed-ups but aggressive compilation strategies are required to realize this potential. The paper presents the Compass SIMD compiler technology developed while working on a number of SIMD compilers. Although the various targets have much in common, our increased understanding of the SIMD compilation process on each successive project and the differences in the targets themselves has affected the shape of each compiler.     

Vector data flow analysis for SIMD optimizations on OpenCL programs

Multi‐core systems equipped with micro processing units and accelerators such as digital signal processors (DSPs) and graphics processing units (GPUs) have become a major trend in processor design in recent years in attempts to meet ever‐increasing application performance requirements. Open Computing Language (OpenCL) is one of the programming languages that include new extensions proposed to exploit the computing power of these kinds of processors. Among the newly extended language features, the single‐instruction multiple‐data (SIMD) linguistics and vector types are added to OpenCL to exploit hardware features of the accelerators. The addition makes it necessary to consider how traditional compiler data flow analysis can be adopted to meet the optimization requirements of vector linguistics. In this paper, we propose a calculus framework to support the data flow analysis of vector constructs for OpenCL programs that compilers can use to perform SIMD optimizations. We model OpenCL vector operations as data access functions in the style of mathematical functions. We then show that the data flow analysis for OpenCL vector linguistics can be performed based on the data access functions. Based on the information gathered from data flow analysis, we illustrate a set of SIMD optimizations on OpenCL programs. The experimental results incorporating our calculus and our proposed compiler optimizations show that the proposed SIMD optimizations can provide average performance improvements of 22% on x86 CPUs and 4% on advanced micro devices GPUs. For the selected 15 benchmarks, 11 of them are improved on x86 CPUs, and six of them are improved on advanced micro devices GPUs. The proposed framework has the potential to be used to construct other SIMD optimizations on OpenCL programs. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

Compiler optimizations for processors with SIMD instructions

To achieve maximum efficiency, modern embedded processors for media applications exploit single instruction multiple data (SIMD) instructions. SIMD instructions provide a form of vectorization where a large machine word is viewed as a vector of subwords and the same operation is performed on all subwords in parallel. Systematic usage of SIMD instructions can significantly improve program performance. With C becoming the dominant language for programming embedded devices, there is a clear need for C compilers that use SIMD instructions whenever appropriate. However, SIMD instructions typically require each memory access to be aligned with the instruction's data access size. Therefore an important problem in designing the compiler is to determine whether a C pointer is aligned, i.e. whether it refers to the beginning of a machine word. In this paper, we describe our SIMD generation algorithm and present an analysis method which determines the alignment of pointers at compile time. The alignment information is used to reduce the number of dynamic alignment checks and the overhead incurred by them. Our method uses an interprocedural analysis which propagates pointer alignment information in function bodies and through function calls. The effectiveness of our method is supported by experimental results which show that in typical programs the alignments of about 50% of the pointers can be statically determined. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.