一种可变长查找表的单基快速傅里叶变换倒序算法

为提高运算速度,降低查找表规模,在原有查找表算法的基础上,提出一种单基快速傅里叶变换原址倒序算法。设计新的查找表构造算法,优化原有查找表的计算方法,并得出在不同倒序计算规模下最优查找表规模选取的一般规律。仿真结果表明,该算法查找表规模可变,通过循环访问查找表平衡选取查找表规模,可减少循环次数,并提高计算速度。     

复杂模式下的多分支语句恢复技术

对多分支结构编译后的各种实现模式进行研究分析,对复杂条件下典型的多分支语句实现模式进行形式化描述,在多分支结构的识别过程中,分析索引表和跳转表调用指令的格式,提出双特征指令匹配算法。通过程序切片,建立索引表和跳转表调用的表达式标准型,消除多分支语句恢复过程中编译器类型和版本差异的影响,提高了算法通用性。     

基于最小延时启发式搜索的TTA代码优化

针对传输触发架构下代码生成中指令调度的流水线冲突、调度死锁、资源冲突等问题,给出一种基于最小延时的遗传搜索算法模型,将软件旁路优化和资源动态分配优化整合到该模型中。实验结果表明,该算法能产生较高质量的并行代码,90%以上测试用例的指令级并行度高于表调度算法获得的结果。     

融合循环划分的张量指令生成优化

张量编译器支持将算子的张量描述和计算调度编译为目标硬件的代码。为加速张量运算，深度学习领域专用处理器被设计为包含特殊指令的专有架构，支持多核并行、多级专用内存架构和张量计算，在硬件之上还有与硬件特性紧密相关的张量指令集。在这样复杂的架构上，张量指令的使用有着许多约束与限制，并存在以下问题和挑战：首先，因计算任务划分或数据切块等循环分段引入的条件分支增加了模式匹配难度；其次，张量指令有对齐、数据布局等硬件约束。针对上述问题和挑战，提出了一种融合循环划分的张量指令生成优化算法。算法通过划分循环区间，来消除因任务划分或数据切分引入的条件分支；通过补零、等价指令替换和添加额外计算来解决指令和硬件约束；并使用模式匹配的方法生成张量指令。研究并扩展开源深度学习编译器TVM 0.7版本，实现了支持DianNao架构机器学习加速器的张量指令生成的编译器原型系统。为评测算法的有效性，在DianNao架构机器学习加速器硬件平台上，对逐元素二元张量操作算子、原地一元张量操作算子和卷积操作算子3类算子的性能和开发效率进行了测试，实验结果表明3类算子性能平均加速比为125.00%,最大加速比为194.00%,开...     

IA 32反编译中的多分支语句恢复技术*

对IA32反编译后多分支结构的各种实现模式进行了系统的研究分析,并对复杂条件下典型的多分支结构实现模式进行了形式化的描述。在多分支结构的识别过程中,通过对索引表和跳转表调用指令的格式分析,提出了双特征指令匹配算法。通过程序切片建立了索引表和跳转表调用的表达式标准型,消除了多分支语句恢复过程中编译器类型和版本差异带来的影响,提高了算法通用性,对于进行程序反解及软件逆向工程具有重要的参考价值。     

IA-32反编译中的多分支语句恢复技术

对IA-32反编译后多分支结构的各种实现模式进行了系统的研究分析,并对复杂条件下典型的多分支结构实现模式进行了形式化的描述.在多分支结构的识别过程中,通过对索引表和跳转表调用指令的格式分析,提出了双特征指令匹配算法.通过程序切片建立了索引表和跳转表调用的表达式标准型,消除了多分支语句恢复过程中编译器类型和版本差异带来的影响,提高了算法通用性,对于进行程序反解及软件逆向工程具有重要的参考价值.     

可重构指令集处理器的代码优化生成算法研究

可重构指令集处理器能够适应多变的计算任务在性能和灵活性两方面的要求,而传统的编译后端技术无法为其生成高效的可执行代码,需要有新的代码生成方法.针对传统编译后端代码生成三阶段方法进行扩展的代码混合优化生成算法正是这样一种方法.该算法很大程度地复用了原有的三阶段代码生成过程,同时针对可重构指令集具有动态性的特点,根据系统硬件资源和重构配置,扩展了针对可重构指令代码生成的优化处理,从而能够获得切合可重构指令集处理器体系结构特性的可执行代码.相关实验与分析说明了该算法针对硬件重构得到的新平台所做的可重构指令代码生成是有效的,能够较好地提高应用程序在新平台上的执行性能.     

可移植编译程序的代码生成

本文给出了对自动化可移植代码生成技术的分类,并对有关这些技术的工作进行了综述。可移植代码生成的研究方法共分三类:解释代码生成,模式匹配代码生成以及表驱动代码生成。解释代码生成方法是先为虚拟机生成代码,然后再把该代码扩展成实际目标代码。模式匹配代码生成方法是把机器描述和代码生成算法分离。表驱动代码生成方法是利用形式化的机器描述和代码生成程序的生成程序,自动构造代码生成程序。本文对这些技术进行分析,并对各种自动代码生成算法进行评述。     

基于简化Trace的动态隐式断言执行

分支指令与分支预测失败限制了处理器发掘指令级并行(ILP)的潜力.通过If-conversion或Predicated执行将程序中的控制相关转化为数据相关,能较好地降低分支预测开销.提出一种基于简化Trace结构的动态隐式断言执行机制(Dynamic Implicit Predication,DIP),而早期的相关研究主要集中于由编译器显式为宽发射处理器产生静态Predicated指令.无需编译器或者其他二进制工具的帮助,DIP可以在程序运行过程中识别可以进行断言变换的指令片断,完成指令转换与优化,并在以后的执行中使用优化后的指令Trace.基于SPEC2000模拟测试表明DIP可以有效避免错误的分支预测,提高并行度,单个程序的IPC平均提高10.3%,基准程序的平均加速比可达7.59%.     

基于分段地址结构的快速路由查找算法

根据IPV6地址结构和骨干路由表特点,分析了原有路由查找算法,基于IPV6的掩码长度和分段地址,采用Hash表和多分支Trie树结构,提出了一种快速的IPV6路由查找算法。根据分段地址和掩码将最常用到的路由前缀按前缀长度设置Hash表,并将前缀值有序存放在表结点中。不仅可以进行前缀长度的二分查找,同时又是其它前缀匹配的索引。对于其他的前缀匹配问题,根据Hash表中的索引到相应的多分支Trie树完成最长前缀匹配。实践证明该算法具有较好的时空效率,可以较好地提高路由查找速度。